Vpin Trading Strategie

Vpin Trading-Strategie Die Forex Pin Bar Trading-Strategie ist bei weitem mein Lieblings-Preis Action-Muster. In dieser Lektion wurden zu decken, was macht eine Pin-Bar eine Pin-Bar, wie zu wissen, ob eine Pin-Bar ist wert Handel sowie Ein-und Ausstieg Strategien. Wie immer ist der Begriff Bar mit Kerzenständer austauschbar, aber der übliche Begriff war immer Pin-Bar, nicht Pin Candlestick. Bevor wir in die tatsächliche Forex Pin Bar Trading-Strategie, müssen wir wissen, die Teile, die eine Pin-Bar, so dass wir leicht identifizieren können. Was ist eine Pin Bar Lets Start mit dem Schwanz der Pin Bar, die ihre definierende Charakteristik und auch manchmal als der Docht oder Schatten. Der Schwanz eines Stabes sollte mindestens 23 die Länge der gesamten Stange sein. Je länger desto besser, aber es muss mindestens 23 der Bar von Ende zu Ende ausmachen. Beachten Sie im Bild rechts, der Schwanz ist etwa 34 der gesamten Bar, so dass dies qualifiziert. Der Körper eines Stiftstabes ist auch wichtig, da er das Öffnen und Schließen der Stiftleiste darstellt. Das Öffnen und Schließen sollte nahe beieinander sein, je näher man besser ist. Der Körper sollte auch nahe am Ende der Stiftleiste sein. Beachten Sie, wie nahe das Öffnen und Schließen sind die Nase der Pin-Bar in das Bild. Last but not least, die Nase der Pin Bar. Obwohl nicht so wichtig wie der Schwanz oder Körper, ist die Nase nur wichtig, da es sich auf den Schwanz und Körper bezieht. Dies liegt daran, wenn der Schwanz mindestens 23 der gesamten Stange ist und der Körper klein ist, dann sollte die Nase auch relativ klein sein. Auch wissen, dass eine Pin-Bar braucht keine Nase, um eine Pin-Bar sein. Manchmal ist es nicht vorhanden, wenn das Öffnen oder Schließen am äußersten Ende der Pinleiste auftritt. Zwei Arten von Pin Bars Es gibt zwei Haupttypen von Pin Bars, wie es sich auf Preis-Action-Muster, die in meinem Preis Aktion Kurs gelehrt werden. Die meisten Händler gehen davon aus, dass die Pin-Bar ist einfach ein Umkehr-Muster, und es ist, aber theres eine andere Möglichkeit, Pin Bars, die Ill erklären, kurz zu handeln. Zuerst können wir uns die üblichere Art und Weise anschließen, um Pin-Bars als Umkehrmuster zu handeln. Die Umkehr-Pin-Bar (oben) ist am besten in einem riesigen Markt oder auf einem Pullback in einem größeren Trend gespielt. Schauen wir beide in Aktion. Unten ist ein großartiges Beispiel für eine Pin-Bar, die nach dem Preis gebrochen durch Unterstützung und dann wiederholte es von der anderen Seite als Widerstand. Dies ist eigentlich ein Muster, das immer noch Gestalt annimmt, während ich das tippe. Jetzt für die andere Art von Umkehr Pin Bar, die in einem reichen Markt gefunden werden kann Justin Bennett ist ein Vollzeit-Forex Trader und Besitzer von Daily Price Action. Seine Forex Trading Karriere begann vor 6 Jahren und hat einen Weg ähnlich wie viele Händler verfolgt. Für die ersten 3 Jahre versuchte er fast jeden Indikator und jede Strategie, die dem Menschen bekannt war, aber jedes Mal, wenn die Reise endete, wo es begann, frustriert und auf der Suche nach dem nächsten heiligen Gral, der gleichbleibende Gewinne bringen würde. Es war nicht, bis er jeden Indikator aus seinem Diagramm löschte, dass er seinen ah ha Moment hatte. In den letzten 3 Jahren hat Justin gearbeitet, um diesen Moment in etwas zu verwandeln, das leicht von anderen Händlern auf der Suche nach konsequenten Gewinnen dupliziert werden kann. Eine kurzfristige Preisbewegung wird vorausgesagt (ich spreche von Sekunden oder Minuten hier.) Dies ist Eine Frage, die nicht nur für Hochfrequenz-Händler relevant ist, sondern auch für jeden langfristigen Investor. Auch wenn man plant, eine Aktie seit Jahren zu kaufen und zu halten, niemand leidet gern kurzfristig negativ PampL sofort nach dem Eintritt in Position. Eine kurzfristige Vorhersagemethode, die seit langem bei akademischen Forschern und Händlern eine Gefallene gefunden hat, ist der Auftragsablauf. Auftragsablauf ist nur unterschriebenes Transaktionsvolumen: Wenn eine Transaktion von 100 Aktien als Kauf klassifiziert wird, ist der Auftragsfluss 100, wenn er als Verkauf eingestuft wird, der Auftragsfluss ist -100. Dies könnte ein bisschen seltsam schlagen: jede Transaktion hat einen Käufer und Verkäufer, also was bedeutet es mit einem Kauf oder einem Verkauf Nun, der Käufer ist definiert als derjenige, der der Aggressor ist, dh einer, der einen Marktauftrag verwendet Kaufen bei der fragen preis (Und umgekehrt für den Verkäufer, den ich künftig in dieser Diskussion auslassen werde.) Der intuitive Grund, warum eine Reihe von großen Kaufmarktaufträgen für kurzfristige Preiserhöhungen vorhersagen, ist, dass wenn jemand so eifrig ist, lange zu gehen, ist sie Wahrscheinlich etwas über den Markt zu wissen, dass andere nicht (entweder aufgrund überlegener Grundwissen oder technisches Modell), so dass wir besser an siehide Solche überlegene Händler werden oft als informierte Händler, und ihre Reihenfolge Flow wird oft als giftiger Fluss. Toxisch, das heißt dem uninformierten Market Maker. In der Theorie, wenn man einen Tick-Daten-Feed hat, kann man sagen, ob eine Ausführung ein Kauf oder Verkauf ist, indem man den Handelspreis mit dem Geld - und Briefpreis vergleicht: Wenn der Handelspreis gleich der Frage ist, ist es ein Kauf. Das heißt die Zitatregel. Aber in der Praxis gibt es eine Anhängevorrichtung. Wenn die Geld - und Briefkurse schnell ändern, kann ein Kaufmarktauftrag am Kaufpreis zum Kaufpreis enden, wenn der Markt zufällig nach dem Versand der Bestellung niedriger geworden ist. Daneben finden vielleicht 13 des Handels in den US-Aktienmärkten in dunklen Pools oder über versteckte Aufträge statt, so dass die Anführungszeichen einfach unsichtbar sind und der Auftragsfluss nicht berechenbar ist. So ist dieses Klassifizierungsschema nicht narrensicher. Daher haben eine Reihe von Forschern (siehe Flow Toxicity und Volatility in einer High Frequency World von Easley et al.) Eine alternative, einfachere Methode zur Berechnung des Auftragsflusses vorgeschlagen. Anstatt den Handelspreis jeder Tick zu überprüfen, brauchen sie nur die offenen und engen Handelspreise einer Bar, vorzugsweise eine Lautstärke, und weisen einen Bruchteil des Volumens in dieser Bar zu, um zu kaufen oder zu verkaufen, je nachdem, ob der enge Preis höher ist Oder niedriger als der offene Preis. (Die Zuordnungsformel basiert auf der kumulativen Wahrscheinlichkeitsdichte einer Gaußschen Verteilung, die übrigens Preisänderungen von Volumenstäben modelliert, aber nicht Zeitbalken, ziemlich gut.) Der absolute Unterschied zwischen Kauf - und Verkaufsvolumen, ausgedrückt als Bruchteil des Gesamtvolumens Wird von den Autoren als VPIN oder als Volume-Synchronized Probability of Informed Trading bezeichnet. Je höher VPIN ist, desto wahrscheinlicher werden wir durch den informierten Handel kurzfristige Impulse erleben. Theorie und Intuition beiseite, wie gut funktioniert der Auftragsfluss in der Praxis als kurzfristiger Prädiktor in verschiedenen Märkten und wie prädiktiv ist VPIN im Vergleich zu der alten Zitatregel In meiner Erfahrung, während dieser Indikator prädiktiv auf Preisänderung ist, ist die Veränderung Oft zu klein, um die Transaktionskosten zu überwinden, einschließlich der Bid-Ask-Spread. Und in den Märkten, in denen sowohl Zitatregel als auch VPIN funktionieren sollten (z. B. Futures-Märkte), hat sich VPIN bislang unterdurchschnittlich auf die Quote Rule zurückgesetzt, obwohl es patentiert und stark angepriesen wurde. Ich habe informell andere Investitionsfachleute auf ihre Erfahrung gefragt, und die Antwort kommt gewöhnlich auch gleichgültig zurück. Haben Sie Live-Erfahrung mit VPIN oder allgemeiner, finden Sie Strategien, die mit Lautstärkereisten überlegen sind, die denen mit Zeitleisten überlegen sind. Wenn ja, lassen Sie uns bitte Ihre Kommentare. Mein Online-Quantitative Momentum Strategies Workshop wird im Dezember angeboten. Bitte besuchen Sie epchan my-workshops für die Registrierung. 29 Kommentare: Schauen Sie sich die aktuelle akademische Literatur zu diesem Thema an - das Konzept von v p i n wurde von bekannten Ökonometern entlarvt. Das ganze Schema ist ein Witz Anon, Vielen Dank für Ihre Eingabe. Haben Sie einen Link zu einem relevanten Papier entlarvt es Ernie Ich bin mit Ihnen einverstanden. Ich habe viel auf VPIN gelesen, aber habe es nicht gefunden, um gut für den Handel zu arbeiten. Signierter Auftragsfluss scheint besser zu funktionieren Das ist ein bisschen enttäuschend, da die VPIN-Literatur ganz cool ist. Es gibt viele VPIN-Papiere auf SSRN, die es unterstützen und das widerlegt es. Volume Bars sind ein interessantes Konzept, sie enthalten viel reiche Informationen als nur Zeit Bars allein. Volumenstäbe natürlich den Preis schneller an wichtigen Teilen des Tages. Ein Fallstrick, um während des Backtests zu suchen, ist, zu überprüfen, dass, wenn ein neuer Volumenstab gebildet wird (und einige relevante Einreiseausgangs-Kriterium erfüllt ist) it39s während der Marktstunden. Marcos Lopez de Prado einer der Macher der VPIN hat viele Videos, die er in Echtzeit beansprucht (du Tube). Aber ich habe niemanden gesehen, der die gleichen Ergebnisse noch wiederholt hat Re: Volume Bars, ich habe eine kurze Studie von SPY Trades geordnet von Tick Count (nicht Volumen Summe), für Normalität: Die Serie scheint definitiv besser verhalten, wenn in irgendeiner Art von Volumen organisiert - clocktick-clockevent-timeetc, aber ich habe noch nicht versucht, ein co-integriertes Paar-Handelssystem an in-homogene Zeitskalen anzupassen. Die HFT-Shops, die gute Vorhersagemodelle haben (d. h. sind häufig in richtungsweiser Weise handeln) sind viel anspruchsvoller als VPIN. Sie handeln auf Auftragsablauf (unter anderem), aber in einem tiefen Komplex, der von massiven Datasets, Tonnen von Rechenleistung und state of the art Maschine Lerntechniken abgeleitet wird. Die Hoffnung auf einen einfachen Indikator wie VPIN, der das schlägt, ist ziemlich klein. Ich würde erwarten, dass Sie irgendwelche Beweise dafür finden könnten, dass es gut vor 2007 funktioniert, aber ich bezweifle sehr daran, dass jedes Alpha in irgendeinem Markt von vernünftiger Liquidität bleibt. Hallo alle, Hut-Tipp zu einem Leser Mark, der mit uns diese 2 Papiere geteilt hat: experquisit: Ja, ich bin damit einverstanden, dass Rücksendungen auf der Grundlage von Lautstärke-Bars sind mehr normal verteilt als die auf Zeit Bars. Ernie bedankt sich sehr herzlich für Ihre Kommentare zu diesem interessanten Thema, auf dem in Italien, ich und andere Akademiker seit Mitte der 2000er Jahre arbeiten (ein Beispiel dafür ist das im Jahr 2010 veröffentlichte Quartett, das im Jahr 2010 veröffentlicht wurde. Eea-esemfilespaperseea-esem2011885MosconiCarliniManzoniOslo. pdf) . Ich schätze die Tatsache, dass Sie darauf hinweisen, die Unmöglichkeit, Gewinne abzüglich der Transaktionskosten zu generieren, wenn man bedenkt, dass, wenn Sie in der Lage sind, aus einem kompletten Handelszyklus zu gewinnen, ein Bruttogewinn gleich der Summe des Gebots fragen Spread plus eine Tick-Bewegung Des Preises, du bist wirklich geschickt. Aber ich bin immer noch zweifelhaft auf einen bestimmten Beweis: Wenn Sie sagen, dass eine Handelsregel, die auf Order-Ungleichgewicht basiert, nicht in der Lage ist, Gewinne zu erzielen, weil Bruttogewinne niedriger sind als Transaktionskosten, in welcher Weise Hochfrequenz-Händler Gewinne erzielen, die durch ihre Tätigkeit der Arbitrage entstehen Erhalten von denselben Finanzprodukten, die an verschiedenen Orten gehandelt werden, denke ich nicht, dass Hochfrequenzhändler, die Gewinne aus dieser Art von Arbitrage-Handelsaktivitäten erzielen, in der Lage sind, Bruttogewinne zu generieren, die höher sind als die Gebotsanforderung, die eine Tick der Preisbewegung verbreitet hat. Darüber hinaus ist mir nicht sicher, dass die Einschätzung der Transaktionskosten leicht verallgemeinert werden kann, denn es hängt von den Merkmalen jedes Marktbetreibers ab. Ich möchte auch einen anderen Punkt teilen: eigentlich hat niemand in der akademischen Literatur gezeigt, dass die Hauptinduitionen von Easley, De Prado und O39Hara nicht auf dem VPIN-Indikator basieren (das ist ganz ähnlich wie bei einfachen Indikatoren, die auf einem von anderen verwendeten Auftrags-Ungleichgewicht basieren Autoren in der jüngsten Vergangenheit), aber auf die innovative Intuition der Diskretisierung von Hochfrequenz-Daten mit Volumen Eimer statt Taktzeit: die Bucketing-Algorithmus Wahl ist die wichtigste Erklärung, warum Ordnung Ungleichgewicht kaum verbessert seine prädiktiven Fähigkeiten auf finanzielle Renditen Hallo Anon, Vielen Dank für Ihre Eingabe HFT ist in der Lage, die Vorteile der Auftragsabwicklung plus quotexploratory tradingquot nutzen, um kurzfristige Renditen zu nutzen. Bitte google: Clark-Joseph, 2013 8220Exploratory Trading8221. Tatsächlich wissen viele Händler von der Verwendung von Lautstärke-Bars anstelle von Zeit-Bars vor diesem Papier, aber ich bin damit einverstanden, dass dies ein besserer Weg, um viele Strategien zu backtest. Ernie, danke für deine Antwort. Ich möchte Sie noch einmal fragen: Wie viel schätzt man einen ausreichenden Bruttogewinn (in Bezug auf den Basispunkt) vor Transaktionskosten pro Handelszyklus (das heißt, so sagen Sie offenen Buysell und dann schließen sellbuy), um rentabel zu handeln Regel basiert auf Auftragsablauf Anon, Die Haupttransaktionskosten sind die Bid-Ask-Spread, die für ES etwa 2 bps für eine Rundreise ist. Provisionen, Umtauschgebühr, Regulierungsgebühr beläuft sich auf etwa 0,3 bps für eine Einzelhandelsrechnung. Sie brauchen also einen Gewinn pro Handel von ca. 1,3 bps. Vielen Dank nochmal Ernie Ich denke, wenn ich gern Gewinne mit Auftragsablauf gewinnen möchte, muss ich das Gebot bitten, von einem Zentrum der Kosten zu einem Zentrum des Gewinns zu verbreiten. Oder vielleicht versuchst du, neutral zu sein, um zu bitten, zu verbreiten (das zu sagen, wenn ich die Position öffne, die ich Marktaufträge verwenden kann (direkt schlagende Angebot oder fragen Sie auf Limit Orderbuch), aber wenn ich die ursprüngliche offene Position schließe, muss ich verwenden Begrenzung von Aufträgen - auf diese Weise bin ich neulich, um das Gebot zu bitten, zu verbreiten, weil das erste Mal): Auf diese Weise, wenn ich die kurzfristige Richtung der Preisbewegung statistisch prognostizieren kann, gewinnt man nur von 1 Zeckenpreisbewegung, wenn diese 1 Tick ​​Preisbewegung ist höher als Provisionen Austausch Gebühr Regulierungsgebühr Ich kann Erfolg in dieser Art von Handelsstrategie haben. Wenn wir eine Portfolio-Marge in IB erhalten und langfristige ETFs handeln, könnten wir etwa 6-mal Hebelwirkung für Übernachtungspositionen bekommen oder wenn wir intraday longshort ETFs handeln, könnten wir noch höhere Hebelwirkung bekommen. Hi Anon, IB39s Portfolio Margin basiert auf der genauen Zusammensetzung von Ihr Portfolio. Also ja, es ist theoretisch möglich, x6 intraday andor über Nacht Hebel mit sehr sicheren Bestandteilen (z. B. lang-kurze große Kappe ETF) zu bekommen. Aber alles hängt davon ab, ihr Risikomodell auf Ihr spezifisches Portfolio zu führen. In deinem neuen Buch erwähnt du von quotDanger von Data errors. quot Du hast gesagt, dass Broker39s Daten-Feed dazu führen, dass einige verlieren Trades, so dass Sie Daten-Feed zu einem Drittanbieter-Anbieter geschaltet. Darf ich fragen, welches dieser Drittanbieter ist, welcher Echtzeit-Daten-Feed stabil und billig ist, denke ich, dass ich Bloomberg jetzt nicht leisten kann. Ich denke, der Makler, den Sie hier erwähnt haben, ist IB. Hallo Anon, mir wurde gesagt, dass IQFeed ein guter ist. Ernie Machst du Cross-Validierung für Kalman-Filter, wie du schon erwähnt hast, gibt es keine Notwendigkeit, die Daten in quottrainingquot und quottestquot Sets zu trennen. Deshalb, wie gehen wir Kreuzvalidierung Hallo Anon, auch in Kalman Filter, benötigen Sie noch ein separates Trainingsset für Parameter, die die Anfangsverteilungen für den Zustand und die beobachteten Variablen definieren. Cross-Validierung ist eine andere Möglichkeit, Schulungs - und Testdaten zu trennen, da es darum geht, die Daten in viele Teilmengen zu unterteilen und jede Teilmenge als Testdaten zu pflücken. Diese Methode eignet sich nicht besonders für Kalman Filter, weil die Zeitreihe die gleiche ist, wenn man Lücken in die Reihenfolge der Preise einführt. In Ihrem Buch haben Sie erwähnt quotPrimary vs Konsolidierte Aktienkurse. Kot Könnten wir historische Preise aus dem primären Austausch von IQfeed Ich denke, es wird in Ordnung für Tick-Daten, weil sie in der Regel haben quotExchange Spalte. wort Ich frage mich, ob es ok für 1 ist Minute-Bars oder am Ende des Tages. Hallo Anon, ich persönlich habe IQFeed nicht benutzt, also weiß ich nicht, ob sie primäre Austauschdaten liefern. Wenn sie es tun, bin ich sicher, dass es sowohl für 1-min-Bars als auch für EOD-Preise verfügbar sein sollte. Ernie In IB, wenn wir historische Bestandsdaten herunterladen, können wir anstelle von quotSMARTquot im Vertrag quotPrimary Exchangequot wählen. Bedeutet das, dass wir historische 1-Minute-Balken direkt von quotNYSEquot oder quotNASDAQquot Hi Anon bekommen können. Eigentlich glaube ich, dass IB Ihnen die primären Austauschdaten herunterladen lässt. Ich bin mir nicht sicher, ob ExchangeNYSE für historische Daten arbeiten wird. Ernie Hallo Ernie, ich habe ein Handelssystem, das auf einigen technischen Indikatoren basiert und ich möchte nun einen quantitativen Trading-Algorithmus dafür einsetzen, damit er schneller handeln kann. Würdest du jemandem vorstellen, mit dem ich arbeiten kann Hi J, My Associate arbeitet an solchen Projekten. Bitte mailen Sie mir, damit ich Sie beide verbinden kann. Ernie Ich würde die andere Seite zu euch allen Dummköpfen bringen. Du siehst immer die falschen Dinge an den falschen Stellen. Vpin, Computer-Modelle. Wer programmiert die Modelle, die du mupets hast. Handel. Der richtige Handel erfolgt durch Menschen. Es gibt Ihre größte und einzige Ahnung. Hallo Ernie .. ich denke, Volumen ist der Herzschlag des Marktes. Ich bin Einzelhandel und habe keine anspruchsvollen Plattformen für Quants. Allerdings habe ich studiert Speed ​​in den Märkten und es ist Volume amp Speed, die die Märkte macht. Haben Sie einige Indikator mit Sub-Sekunde Präzision auf Retail-Plattform wie Tradestation für die Anzahl der Jahre. Kürzlich kam das Konzept von VPIN und ich beschloss, auch in deine Gedanken zu schauen. Das Thema VPIN interessiert mich sehr gut, da es sich um Balancalance und Speed ​​und Studium von Volume handelt. Ich würde gerne wissen, ob Sie eine Entwicklungsempfehlung von VPIN mit Retail-Plattformen wie Ninjatrader haben, die mit C gtNet codiert ist. Und wie kann ich das versuchen und verfolgen? Alle Einblicke werden geschätzt. Ich habe dich auf einer vorherigen Post erwähnt vermutlich von einem Associate und daher gedacht zu überprüfen. Der beste Weg, um den Auftragsablauf genau zu berechnen ist, wenn der Daten-Feed eine Aggressor-Flagge hat, um festzustellen, ob ein Handel gekauft oder verkaufsseitig initiiert wird. Aber diese Datenzufuhr ist sehr teuer. Also für eine weniger genaue Schätzung können wir die VPIN-Methode verwenden, die nur das Volumen und die letzten Handelspreise von Bars erfordert. Jeder Broker 39 Daten-Feed würde das zur Verfügung stellen. Die Methode zur Berechnung des Auftragsflusses mit nur Bardaten ist in den im obigen Artikel genannten Papieren angegeben. ErnieThe Forex Pin Bar Trading-Strategie ist bei weitem mein Lieblings-Preis Action-Muster. In dieser Lektion wurden zu decken, was macht eine Pin-Bar eine Pin-Bar, wie zu wissen, ob eine Pin-Bar ist wert Handel sowie Ein-und Ausstieg Strategien. Wie immer ist der Begriff bar mit c und lestick austauschbar, aber der übliche Begriff war immer Pin Bar, nicht Pin c und Lestick. Bevor wir in die tatsächliche Forex Pin Bar Trading-Strategie, müssen wir wissen, die Teile, die eine Pin-Bar, so dass wir leicht identifizieren können. Was ist eine Pin Bar Lets Start mit dem Schwanz der Pin Bar, die ihre definierende Charakteristik und auch manchmal als der Docht oder Schatten. Der Schwanz eines Stabes sollte mindestens 23 die Länge der gesamten Stange sein. Je länger desto besser, aber es muss mindestens 23 der Bar von Ende zu Ende ausmachen. Beachten Sie im Bild rechts, der Schwanz ist etwa 34 der gesamten Bar, so dass dies qualifiziert. Der Körper eines Stiftstabes ist auch wichtig, da er das Öffnen und Schließen der Stiftleiste darstellt. Das Öffnen und Schließen sollte nahe beieinander sein, je näher man besser ist. Der Körper sollte auch nahe am Ende der Stiftleiste sein. Beachten Sie, wie nahe das Öffnen und Schließen sind die Nase der Pin-Bar in das Bild. Last but not least, die Nase der Pin Bar. Obwohl nicht so wichtig wie der Schwanz oder Körper, ist die Nase nur wichtig, da es sich auf den Schwanz und Körper bezieht. Dies liegt daran, wenn der Schwanz mindestens 23 der gesamten Stange ist und der Körper klein ist, dann sollte die Nase auch relativ klein sein. Auch wissen, dass eine Pin-Bar braucht keine Nase, um eine Pin-Bar sein. Manchmal ist es nicht vorhanden, wenn das Öffnen oder Schließen am äußersten Ende der Pinleiste auftritt. Zwei Arten von Pin Bars Es gibt zwei Haupttypen von Pin Bars, wie es sich auf Preis-Action-Muster, die in meinem Preis Aktion Kurs gelehrt werden. Die meisten Händler gehen davon aus, dass die Pin-Bar ist einfach ein Umkehr-Muster, und es ist, aber theres eine andere Möglichkeit, Pin Bars, die Ill erklären, kurz zu handeln. Zuerst können wir uns die üblichere Art und Weise anschließen, um Pin-Bars als Umkehrmuster zu handeln. Die Umkehr-Pin-Bar (oben) ist am besten in einem riesigen Markt oder auf einem Pullback in einem größeren Trend gespielt. Schauen wir beide in Aktion. Unten ist ein großartiges Beispiel für eine Pin-Bar, die nach dem Preis gebrochen durch Unterstützung und dann wiederholte es von der anderen Seite als Widerstand. Dies ist eigentlich ein Muster, das immer noch Gestalt annimmt, während ich das tippe. Jetzt für die andere Art von Umkehr Pin Bar, die in einem reichen Markt gefunden werden kann Justin Bennett ist ein Vollzeit-Forex Trader und Besitzer von Daily Price Action. Seine Forex Trading Karriere begann vor 6 Jahren und hat einen Weg ähnlich wie viele Händler verfolgt. Für die ersten 3 Jahre versuchte er fast jeden Indikator und jede Strategie, die dem Menschen bekannt war, aber jedes Mal, wenn die Reise endete, wo es begann, frustriert und auf der Suche nach dem nächsten heiligen Gral, der gleichbleibende Gewinne bringen würde. Es war nicht, bis er jeden Indikator aus seinem Diagramm löschte, dass er seinen ah ha Moment hatte. In den letzten 3 Jahren hat Justin gearbeitet, um diesen Moment in etwas zu verwandeln, das leicht von anderen Händlern auf der Suche nach konsequenten Gewinnen dupliziert werden kann. Neuer Wirtschaftsindikator nicht zu seinen Versprechen gerecht zu werden Basierend auf der Forschung von Torben Und ersen und Oleg Bondarenko Börsen in den Vereinigten Staaten am 6. Mai 2010, hatten keinen guten Tag. Am frühen Nachmittag hatten die Besorgnis über die europäische Schuldenkrise und einen bevorstehenden Stellenbericht die wichtigsten Indizes fest in das negative Territorium getrieben. Aber so schlimm wie die Dinge aussahen, waren sie im Begriff, viel schlimmer zu werden. Um 2:41 PM, Preise für E-Mini SP 500 Futuresmdashthe Welten liquideste Aktienindex contractmdashstarted stürzen. Um 2:44 PM wurden Algorithmen, die von Hochfrequenzhändlern verwendet wurden, um diesen Vertrag zu kaufen und zu verkaufen, verrückt und verkauften mehr, als sie kauften und drohten, Liquidität zu verdampfen. Nur wenige Sekunden später kauften und verkauften die gleichen Algorithmen in nur 14 Sekunden über 27.000 Verträge und verteilten nur noch 200 zusätzliche Verträge. Der Markt ging haywire. Eine Sekunde nach dieser Raserei wurde der Handel mit E-Mini SP 500 Futures für fünf Sekunden gestoppt und zwang die Computer, eine Verschnaufpause zu machen. Um 15:00 Uhr erholten sich die Märkte vom Crash. In nur 20 Minuten hatte der Dow Jones Industrial Average verloren und gewann dann fast 1.000 Punkte. Der Vorfall hatte eine psychologische Maut genommen. Investoren waren spooked. Und noch schlimmer, niemand schien zu wissen, wie es passiert war. Es würde die Securities and Exchange Commission und Commodity Futures Trading Commission fünf Monate dauern, um einen Bericht zu veröffentlichen, der nur vorläufige Schlussfolgerungen zog. Seitdem wurden einige präventive Maßnahmen eingeführt, aber viele Experten sind nicht davon überzeugt, dass sie genug sind. Stellen Sie sich vor, Völker Erleichterung, wenn eine neue Methode angekündigt wurde, die bevorstehende Flash-Abstürze vorhersagen könnte. Von zwei renommierten Ökonomen und dem Forschungsleiter eines Hedgefonds, der Maßnahme, genannt VPIN, entworfen. Oder Volumen-synchronisierte Wahrscheinlichkeit des informierten Handels, überwacht Ungleichgewichte in tradingmdashwhen Verkäufer outnumber Käufer oder vice versamdash und behauptet zu spitzen, bevor Probleme entstehen. Seine Erfinder hageln sie als überlegen gegenüber bestehenden Marktindikatoren wie VIX, dem weithin beobachteten Volatilitätsindex. Das Trio hinter VPIN mdashDavid Easley und Maureen OHara, beide Ökonomen an der Cornell University, und Marcos Loacutepez de Prado, Leiter der Hochfrequenz-Handel bei Tudor Investmentmdashbelieve die Maßnahme hat das Potenzial, ein kritischer finanzieller Indikator zu werden und haben ein Patent angemeldet. Darüber hinaus drängen sie Regulatoren, VPIN als Watchdog-Signal zu verwenden. Es gibt jeden Grund zu denken, dass könnte passieren, zusätzlich zu ihrer Position bei Cornell, OHara dient auch auf einem Panel von der SEC und der CFTC einberufen, um den Flash-Crash zu untersuchen. Sie und ihre Co-Autoren glauben stark, dass VPIN die Marktregulierungsbehörden auf einen bevorstehenden Crash wie das, was am 6. Mai 2010 aufgetreten ist, alarmieren könnte. Das Problem ist, dass nicht jeder einverstanden ist. Torben Und ersen ist einer dieser Leute. Seine Forschung konzentriert sich auf Marktvolatilität und Asset-Preisgestaltung, zwei Faktoren, die zentral zu unterliegen und den Blitz-Crash sind. Sein Interesse an eigenartigen Marktereignissen ist es, was ihn dazu veranlasste, das VPIN-Papier abzuholen. LdquoIt hat politische Relevanz, rdquo sagt und ersen, ein Professor der Finanzierung an der Kellogg Schule des Managements, des Arbeitspapiers. Was auch sein Interesse geweckt hat, waren die Autoren behaupten, dass VPIN Markt-Ungleichgewichte und kurzfristige Volatilität besser als VIX vorhersagen könnte. LdquoI haben andere Papiere, in denen ich VIX kritisiere, rdquo er sagt, ldquobut ich denke immer noch ziemlich gut Vielleicht könntest du es ein bisschen besser machen, aber sein good. rdquo ldquoSo Ich habe angefangen, es zu lesen, rdquo Und ersen sagt von der VPIN-Papier. LdquoIts justmdashI kann nicht meine h und s auf dieses Ding bekommen. Es ist ein so kompliziertes Tier. Nicht in seiner Konstruktion, sondern in der Vermischung all dieser verschiedenen Konzepte. Und als wir anfingen, es systematisch zu betrachten, in Bezug auf die Prognose führt es viel schlimmer als VIX. rdquo In der Aussage ldquowe, rdquo Und ersen bezieht sich auf sich selbst und seinen Co-Autor, Oleg Bondarenko, ein Professor an der University of Illinois in Chicago . Gemeinsam haben die beiden VPIN auseinander genommen, um jede Komponente mathematisch zu analysieren. Als sie fertig waren, schlossen sie, dass VPIN nicht schlecht war. Aber es konnte nicht tun, was seine Schöpfer behauptet hatten. LdquoWe cant völlig erhalten die Resultate, die sie erhielten, rdquo Und ersen sagt. Um VPIN in seiner einfachsten Form zu berechnen, gruppiert man fortlaufend Vertragspartner 50.000 in einer Reihe mdashinto Bins, unabhängig von Zeit oder Datum. Das Gruppieren von sequentiellen Trades auf diese Weise wird Handelszeit genannt, und je nach Marktvolumen kann es im Vergleich zu Uhrzeit und Kalenderzeit erheblich variieren. Im nächsten Schritt analysieren Sie, wie viele Minuten diese 50.000 Trades überspannt, bis zu einer Minute Schritten, auch als Zeitleisten bekannt. Wenn der Handel in einem wütenden Tempo geschieht, ist es möglich, dass alle 50.000 Trades in einem Bin in eine Minute oder eine Zeitleiste gedrückt werden können. Nach der Identifizierung der einzelnen Zeitleisten, ordnen Sie jeder Bar ein ldquobuyrdquo Etikett, wenn es mehr Verträge gekauft als verkauft in dieser Spanne oder ein ldquosellrdquo Label, wenn mehr verkauft wurden als gekauft. Zeitstäbe, die als ldquobuyrdquo markiert sind, werden mit 1 bewertet, während Zeitschienen mit der Bezeichnung ldquosellrdquo bewertet werden. 1. Sie konstruieren dann einen volumengewichteten Durchschnitt der Buy-Sale-Indikatoren für die Zeitschienen und nehmen den absoluten Wert dieser Zahl ein. Schließlich fügst du diesen Bin mit den 50 Bins vor, die ihm vorangehen, einige mathematische Zauberei durchführen, und prestomdashyou haben VPIN für diese Minute berechnet. Nach und ersen sind die Probleme mit VPIN zahlreich. Ein Problem ist die Art und Weise, in der es das Handelsvolumen und die Zeit mischt. LdquoHow viele Verträge, die in einer Minute gehandelt werden, ist sehr stark mit der Volatilität korreliert. Wenn die Volatilität hoch ist, handeln die Menschen mehr, und so werden diese Minuten viele weitere Verträge enthalten. Infolgedessen gibt es viele weniger Minuten in der Volumen Eimer, und das wird die Maßnahme in Richtung der extreme in einer völlig mechanischen Weise, rdquo, sagt er. Die Konflikt von Volumen und Zeit verursachte auch ein anderes Problem. Weil Trades zuerst nacheinander gruppiert werden und dann als nächstes durch regelmäßige Uhrzeit, ist die Trennung zwischen zwei Tage Trading Sessions verdeckt. Zum Beispiel, wenn es nicht genug Trades von einem Tag, um eine Gruppe abzuschließen, dann Trades von der nächsten Tag verwendet werden, bis die richtige Zahl, sagen, 50.000, erreicht ist. Infolgedessen ist VPIN in hohem Maße abhängig von, wann genau Sie das Zählen von Trades beginnen. Wenn Sie beginnen, einen Tag später als jemand anderes zu zählen, werden Ihre Gruppen verschiedene Trades enthalten und Ihr VPIN wird anders sein. Es ist auch wichtig, dass Sie alle Trades für diesen Zeitraum haben. Alle fehlenden Trades verschieben auch den Inhalt der Gruppen, was möglicherweise zu sehr unterschiedlichen Ergebnissen führt. Zuerst konnten und ersen und Bondarenko die Ergebnisse von Easley, OHara und Loacutepez de Prados nicht reproduzieren. LdquoWir mussten an zehn oder fünfzehn verschiedenen Plätzen in der Vergangenheit anfangen, um ihre Resultate zu replizieren, rdquo er erzählt. Und ersen und Bondarenko erkannten auch, dass sie eine andere Datenquelle benutzten als Easley, OHara und Loacutepez de Prado. LdquoUpon Inspektion, war es offensichtlich, dass unser Handelsvolumen im Durchschnitt ein wenig größer war als ihre, rdquo Und ersen sagt. Die Daten, die beide Gruppen von Forschern verwendet werden, sind Trades von E-Mini SP 500 Verträge auf der Chicago Mercantile Exchangemdashthe das gleiche Instrument, das den Blitzcrash auslöste. Easley, OHara und Loacutepez de Prado erhielten ihre Daten aus dem Echtzeit-Daten-Feed eines Hedge-Fonds, während And ersen und Bondarenko historische Daten direkt von der CME Group erhielten. LdquoIve später mit den Jungs bei der CME Group gesprochen. Dieser besondere Vertrag wird nur elektronisch gehandelt, und alle Trades werden in ihrem System aufgezeichnet, rdquo Und ersen erzählt. LdquoThats die einzige vollständige historische Aufzeichnung für diese Daten. rdquo Abbildung 1. Minute-für-Minute-Daten für die E-Mini SP 500 Futures-Index-Ebene, die VPIN-Maßnahme aus einer Minute Daten, die SP 500 Volatilität Index, VIX und Das Volumen der gehandelten Verträge der E-Mini SP 500 Futures auf dem CME für 6. Mai 2010. Vertikale grüne Linien zeigen den Zeitpunkt des ldquoflash crash. rdquo Als And ersen und Bondarenko waren schließlich in der Lage, den richtigen Ausgangspunkt zu finden, sie Lief in andere Probleme. Die alarmierendste war, dass VPIN nach dem Absturz spitzte, nicht vorher, was darauf hindeutet, dass es eher eine reaktive Metrik als ein prädiktives sein kann (Abbildung 1). Auch störend war, dass VPIN nicht ein All-Time-High um die Zeit des Flash-Crashs getroffen. In der Tat, es überschritten die gleiche Schwelle wie während der Flash-Crash auf mindestens zwei anderen Gelegenheiten, von denen keiner mit einem fehlerhaften Markt entsprach. Trotz seiner Vorbehalte, und ersen glaubt nicht, dass VPIN eine tödlich fehlerhafte Maßnahme ist. Mit einigen Änderungen, sagt er, ldquothere ist etwas Ermutigung, dass Sie in der Lage sein, etwas nützlichesrdquo mit VPIN zu sagen. LdquoWenn Sie mehr vernünftig gemessen haben, steht es viel mehr mit dem, was tatsächlich passiert ist, im Flash-Crash, fügt er hinzu. Das erste Ding Und ersen und Bondarenko schlagen vor, signierte Messungen, sowohl innerhalb als auch über die Zeit Bars. Mit dem absoluten Wert des Handels-Ungleichgewichts jede Minute ignoriert VPIN Informationen über die Richtung, in der sich der Markt bewegt. Es kann auch verhindern, dass abwechselnde Perioden des Kaufens und Verkaufs von einander auslöschen. Zum Beispiel, wenn der Verkaufsindikator den Kaufindikator über einen Volumenschaufel um eine Marge von 0,5 überspannt, aber umgekehrt um den gleichen Betrag über dem nächsten, werden beide Eimer 0,5 durch VPIN bewertet. Das Ergebnis ist ein durchschnittliches Ungleichgewicht von 0,5, trotz der insgesamt perfekte Balance zwischen Kauf und Verkauf. Im Gegensatz dazu würde eine vorzeichenlose VPIN-Maßnahme eine Änderung von Null (0,5 0,5) melden, die Beobachtern eine bessere Information über kumulative Ungleichgewichte oder deren Mangel liefert. Und ersen und Bondarenko würden auch den Wechsel zwischen Handelszeit und Kalenderzeit abschaffen. Beginnend mit Handelsvolumen und Festhalten mit Handelsvolumemdashas im Gegensatz zu Beginn des Handelsvolumens und dann das Studium Trades pro Minutemdasha modifizierte VPIN wäre nicht künstlich voreingenommen auf extreme Werte in Zeiten von Stress. Vorbereitung auf den nächsten Flash-Crash Am 20. September 2010 veröffentlichten die SEC und CFTC einen gemeinsamen Bericht über ihre Untersuchungen. Sie legten Schuld für den Blitz-Crash am 6. Mai zu den Füßen eines Investmentfonds, später identifiziert durch das Wall Street Journal als Waddell Reed Financial von Overl und Park, Kansas. Um 2:32 Uhr an diesem Tag hatte ein Trader von Waddell Reed ein Verkaufsprogramm begonnen, um 75.000 E-Mini SP 500 Verträge im Wert von rund 4,1 Milliarden zu entladen, ein enormer Verkauf für dieses Instrument. Die Verkaufsrate war in der Vormonatszeit auf 9 Prozent des Handelsvolumens gekoppelt, was bedeutete, dass das Volumen das Programm veranlasste, noch mehr Verträge auf den Markt zu bringen. Hochfrequente Handelsfirmen haben die Verträge zunächst mit der Absicht aufgegriffen, sie schnell umzudrehen. Aber die anschliessende Abtretung von Verträgen führte dazu, dass der Preis weiter sank. The high-frequency traders algorithms panicked, sparking the 14 seconds of fevered trading in which 27,000 trades were made but only 200 positions were addedmdashwhat regulators called a ldquohot potato. rdquo CME computers then stepped in, halting trading for five seconds, enough for everyone to catch their digital breaths. The market started to recover from there, though major indices still ended the day with substantial losses. It has been nearly two years since the flash crash. The SEC has implemented ldquocircuit breakersrdquo that halt trading when prices start flailing, along with ldquolimit-up, limit-downrdquo controls to prevent individual stock prices from trading outside specified b and s. Still, fears linger that despite these defenses another such flash crash could sweep the market. Easley, OHara, and Loacutepez de Prado are urging regulators to use VPIN as an early warning tool. And ersen, as you might imagine, is less sanguine about VPIN s utility. For now, though, his h and s are tied. ldquoWhats holding us back is that regulators have collected important data about individual firms trading activity that American scholars may access, but I cant as Im only a resident, rdquo he says. But that does not mean the inquiry is over. ldquoThe regulators have this data, rdquo he says, adding, ldquoPeople are actively working on it. rdquo ldquoI think theres hope that you could come up with some useful measures related to VPIN. Exactly how successful they will be, I dont know. rdquo Related reading on Kellogg Insight Forex swing trading strategies youtube Posted: vtatsakovich Date: 13.06.2015 Cost to buy facebook shares, how to make money with classified, binary option s portal broker comparison, make money with penny auction sites, nigerian stock market nse, best way to play the stock market game, from the perspective of the writer of a put option . forex aggregate trading strategies youtube We towel forex vim trading strategies youtube DMA and Str ategies weaves via FIX FIX DMA Little directly into the trader books of very low exchanges, utilising our low risk exchange and make us, with no other popular. I will go ahead strateegies forex swing trading strategies youtube see if theres a much one single payment option s trading spot use to give fake trades before applying real money. I will go higher again to see if theres a much one can use to run fake trades before committing real money. 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That is why these two types of option contracts (Calls and Puts) exist. In our previous example, Peter bought a call option from Sarah. Peter also could have bought a put option from Sarah. Buying a put option means that Peter buys the right to sell Microsoft shares at 25 on the 5th of May. Therefore Peter will make a profit if the market is below 25 on the day of expiration. Buying put option s enables investors to profit when the markets fall without having to sell short stock. Buyers of put option s have unlimited profit potential if markets begin to sell off. Put option holders also have limited risk if the market goes against them i. E. oben. 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By 2:44 PM, algorithms used by high-frequency traders to buy and sell that contract were going crazy, selling more than they were buying and threatening to vaporize liquidity. Mere seconds later, those same algorithms bought and sold over 27,000 contracts in just 14 seconds, yet netted only 200 additional contracts. The market was going haywire. One second after that frenzy, trading in E-mini SampP 500 futures was halted for five seconds, forcing the computers to take a breather. By 3:00 PM, markets recovered from the crash. In just 20 minutes, the Dow Jones Industrial Average had lost and then regained nearly 1,000 points. The incident had taken a psychological toll. Investors were spooked. And worse, no one seemed to know how it had happened. It would take the Securities and Exchange Commission and Commodity Futures Trading Commission five months to release a report that drew only tentative conclusions. Since then, some preventative measures have been put in place but many experts are not convinced they are enough. Imagine peoples relief when a new method was announced that could predict imminent flash crashes. Devised by two well-respected economists and the research head of a hedge fund, the measure, called VPIN, or volume-synchronized probability of informed trading, monitors imbalances in tradingwhen sellers outnumber buyers or vice versaand purports to peak before problems arise. Its inventors hail it as superior to existing market indicators like VIX, the widely watched volatility index. The trio behind VPINDavid Easley and Maureen OHara, both economists at Cornell University, and Marcos Lpez de Prado, head of high-frequency trading at Tudor Investmentbelieve the measure has the potential to become a critical financial indicator and have filed for a patent. Furthermore, they are urging regulators to use VPIN as a watchdog signal. There is every reason to think that might happenin addition to her position at Cornell, OHara also serves on a panel convened by the SEC and the CFTC to investigate the flash crash. She and her co-authors strongly believe that VPIN could alert market regulators to an impending crash like that which occurred on May 6, 2010. The problem is, not everyone agrees. Dissecting VPIN Torben Andersen is one of those people. His research focuses on market volatility and asset pricing, two factors that are central to understanding the flash crash. His interest in peculiar market events is what led him to pick up the VPIN paper. It has policy relevance, says Andersen, a professor of finance at the Kellogg School of Management, of the working paper. What also piqued his interest was the authors claim that VPIN could predict market imbalances and short-term volatility better than VIX. I have other papers where I criticize VIX, he says, but I still think its fairly good. Maybe you could make it a little bit better, but its good. So I started reading it, Andersen says of the VPIN paper. Its justI cant get my hands on this thing. Its such a complicated beast. Not in its construction, but in its mixing of all these different concepts. And when we started looking at it systematically, in terms of forecasting it performs much worse than VIX. In saying we, Andersen is referring to himself and his co-author, Oleg Bondarenko, a professor at the University of Illinois at Chicago. Together, the two took VPIN apart to mathematically analyze each component. When they were finished, they concluded that VPIN was not bad, per se . but it could not do what its creators had claimed. We cant completely get the results they got, Andersen says. To calculate VPIN in its simplest form, you group consecutively traded contractssay 50,000 in a rowinto bins, regardless of time or date. Grouping sequential trades in that way is called trading time, and depending on market volume it can vary substantially with respect to clock and calendar time. In the next step you analyze how many minutes those 50,000 trades spanned, down to one-minute increments, also known as time bars. If trading is happening at a furious pace, it is possible all 50,000 trades in a bin could be squeezed into one minute, or time bar. After identifying the individual time bars, you assign each bar a buy label if there were more contracts bought than sold in that span or a sell label if more were sold than bought. Time bars labeled as buy are valued 1, while time bars labeled sell are valued 1. You then construct a volume-weighted average of the buy-sell indicators for the time bars and take the absolute value of that number. Finally, you merge that bin with the 50 bins preceding it, perform some more mathematical wizardry, and prestoyou have calculated VPIN for that minute. Removing Bias According to Andersen, the problems with VPIN are numerous. One issue is the way in which it mixes trading volume and time. How many contracts that are traded in a minute is very highly correlated with volatility. When volatility is high, people trade more, and so these minutes will contain many more contracts. As a result, there will be many less minutes in the volume bucket, and that will bias the measure towards the extreme in a completely mechanical way, he says. The conflation of volume and time also caused another problem. Because trades are first grouped sequentially and then next by regular clock time, the separation between two days trading sessions is obscured. For example, if there are not enough trades from one day to complete a group, then trades from the next day are used until the proper number, say 50,000, is reached. As a result, VPIN is highly dependent on when exactly you start counting trades. If you start counting one day later than someone else, your groups will contain different trades and your VPIN will be different. It is also vitally important that you have all the trades for that time period. Any missing trades also will shift the contents of the groups, potentially leading to very different results. At first, Andersen and Bondarenko could not reproduce Easley, OHara, and Lpez de Prados findings. We had to start in ten or fifteen different places in the past in order to replicate their results, he recounts. Andersen and Bondarenko also realized they were using a different data source than Easley, OHara, and Lpez de Prado did. Upon inspection, it was evident that our trading volume was on average a little bit bigger than theirs, Andersen says. The data both groups of researchers used are trades of E-mini SampP 500 contracts on the Chicago Mercantile Exchangethe same instrument that precipitated the flash crash. Easley, OHara, and Lpez de Prado obtained their data from the real-time data feed of a hedge fund, while Andersen and Bondarenko received historical data directly from the CME Group. Ive subsequently spoken to the guys at the CME Group. This particular contract is only traded electronically, and all the trades are recorded in their system, Andersen recounts. Thats the only complete historical record for this data. Figure 1. Minute-by-minute data for the E-mini SampP 500 futures index level, the VPIN measure constructed from one-minute data, the SampP 500 volatility index, VIX, and the volume of traded contracts of the E-mini SampP 500 futures on the CME for May 6, 2010. Vertical green lines indicate the timing of the flash crash. When Andersen and Bondarenko were finally able to find the proper starting point, they ran into other problems. The most alarming was that VPIN spiked after the crash, not before, hinting that it may be a reactive metric rather than a predictive one (Figure 1). Also troublesome was that VPIN did not hit an all-time high around the time of the flash crash. In fact, it crossed the same threshold as during the flash crash on at least two other occasions, neither of which corresponded with an errant market. Revamping VPIN Despite his reservations, Andersen does not think VPIN is a fatally flawed measure. With some changes, he says, there is some encouragement that you might be able to say something useful with VPIN. If you measured more sensibly, it lines up much more with what actually happened in the flash crash, he adds. The first thing Andersen and Bondarenko suggest is using signed measurements, both within and across the time bars. By taking the absolute value of trading imbalance each minute, VPIN ignores information about the direction in which the market is moving. It may also prevent alternating periods of buying and selling from canceling each other out. For example, if the selling indicator outpaces the buying indicator over one volume bucket by a margin of 0.5 but reverses by the same amount over the next, both buckets are scored 0.5 by VPIN. The result is an average imbalance of 0.5, despite the overall perfect balance of buying and selling. In contrast, an unsigned VPIN measure would report a change of zero (0.5 0.5), providing observers with better information on cumulative imbalances or lack thereof. Andersen and Bondarenko would also do away with the switch between trading time and calendar time. Starting with trading volume and sticking with trading volumeas opposed to starting with trading volume and then studying trades per minutea modified VPIN would not be artificially biased toward extreme values during periods of stress. Preparing for the Next Flash Crash On September 20, 2010, the SEC and CFTC released a joint report of their investigations. They laid blame for the May 6 flash crash at the feet of a mutual fund, later identified by the Wall Street Journal as Waddell amp Reed Financial of Overland Park, Kansas. At around 2:32 PM that day, a trader from Waddell amp Reed had started a sell program to unload 75,000 E-mini SampP 500 contracts worth about 4.1 billion, an enormous sale for that instrument. The rate of selling was pegged to 9 percent of trading volume in the previous minute, which meant as volume ramped up the program dumped even more contracts onto the market. High-frequency trading firms initially picked up the contracts with the intention of quickly turning them around. But the subsequent glut of contracts caused the price to drop further. The high-frequency traders algorithms panicked, sparking the 14 seconds of fevered trading in which 27,000 trades were made but only 200 positions were addedwhat regulators called a hot potato. CME computers then stepped in, halting trading for five seconds, enough for everyone to catch their digital breaths. The market started to recover from there, though major indices still ended the day with substantial losses. It has been nearly two years since the flash crash. The SEC has implemented circuit breakers that halt trading when prices start flailing, along with limit-up, limit-down controls to prevent individual stock prices from trading outside specified bands. Still, fears linger that despite these defenses another such flash crash could sweep the market. Easley, OHara, and Lpez de Prado are urging regulators to use VPIN as an early warning tool. Andersen, as you might imagine, is less sanguine about VPINs utility. For now, though, his hands are tied. 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