多少墨水一直致力于查明的机械交易系统故障原因, 特别是在实. 虽然它可能看起来自相矛盾 (或, 一些交易员, 简单地鲁钝), 为什么这些交易系统发生故障的主要原因是因为他们过分依赖免提, 发射后不管机械交易的性质. 算法本身缺乏客观的人的监督和干预,必要的,有助于系统的发展步骤与不断变化的市场条件.
机械交易系统故障, 或交易失败?
而不是哀叹交易系统故障, 这是更有建设性的考虑中,交易者可以有两全其美的办法: 就是说, 交易者可以享受的算法管理机械交易系统的好处, 如速射自动执行和情感,自由买卖的决定, 同时还利用关于成功与失败客观的思考他们人类与生俱来的能力.
任何交易的最重要的因素是人的能力, 发展. 交易者可以改变,为了继续赢得适应交易系统之前,在经济上或感情上损失惨重.
选择市场数据进行测试的正确类型和用量
成功的交易者使用的重复规则体系收获从短期的低效率收益在市场. 对于小, 在证券和衍生品交易的大世界的独立交易员, 其中,利差微薄,竞争激烈, 对于收益来自察觉市场的低效率的基础上简单的最佳机会, 易于量化的数据, 然后采取行动,尽快.
当基于历史数据的交易者开发并运营的机械交易系统, 他或她是基于这样的理念,目前市场上的低效率将继续希望未来收益. 如果一个交易者选择了错误的数据集或使用错误的参数来限定数据, 珍贵的机会,可能会丢失. 同时, 曾经在历史数据中检测到不再存在效率低下, 那么交易系统出现故障. 为什么它消失的原因是不重要的机械交易. 只有结果无所谓.
当选择从该数据集来创建和测试机械交易系统挑选最相关的数据集. 和, 为了测试样品足够大,以确认交易规则是否在广泛的市场条件的工作原理一致, 交易者必须使用测试数据的最长期限实践.
所以, 它似乎是适当的建立基于两个最长可能的历史数据集,以及最简单的一组设计参数的机械交易系统. 鲁棒性通常被认为是承受许多类型的市场条件的能力. 稳健性应该是固有的跨历史数据和简单的规则很长的时间范围内测试任何系统. 冗长的测试和基本规则应该反映潜在的市场状况,在未来的最广泛.
所有的机械交易系统最终会失败,因为历史数据显然不包括所有未来事件. 任何建立在历史数据系统最终会遇到非历史条件. 人类的洞察力和干预防止自动策略运行出轨. 人们在骑士资本有所了解 现场交易混战.
简单赢得了其适应性
成功的机械交易系统就像生活, 呼吸的有机体. 世界地质地层都充满了生物化石它, 虽然非常适合短期的成功在自己的历史时期, 进行过专门的长期生存和适应. 与人类的指导简单算法的机械交易系统是最好的,因为他们可以进行快速, 易进化和适应环境的不断变化的条件 (阅读市场).
简单的交易规则,减少了数据挖掘的偏见的潜在影响. 从数据挖掘的偏见 是有问题的,因为它可能会夸大如何以及历史规则将未来的条件下适用, 尤其是当机械交易系统都集中在很短的时间框架. 简单和坚固的机械交易系统不应该受用于测试目的的时间框架. - 的历史数据的给定的范围内发现的测试点的数量仍然应该足够大,以证明或反驳的交易规则的有效性被测试. 换句话说, 简单, 坚固的机械交易系统将一枝独秀数据挖掘的偏见.
如果一个交易者使用一个系统,简单的设计参数, 如 QuantBar系统, 并且通过使用适当的最长的历史时间周期测试它, 那么唯一的其他重要任务将是固守的交易系统,并监控其结果前进的纪律. 观察使的演变.
另一方面, 谁使用从一组多个参数复杂内置的机械交易系统交易运行他们的系统的“预演变”的风险提早灭绝.
建立一个强大的系统,它利用最佳的机械交易, 没有堕入它的弱点
它不是机械交易系统的鲁棒性与适应性的混淆是非常重要. 系统基于众多的参数,开发的LED,以赢得在历史时期的交易 - 甚至在目前的观察期 - '稳健'经常被描述为是没有保证,这样的系统可以成功地调整了一次,他们已经交易过了“蜜月期。” 这是在何种条件下会发生与在该系统是基于一定历史时期相吻合最初交易期.
简单的机械交易系统很容易适应新环境, 即使在市场变化的根本原因仍不清楚, 复杂系统功亏一篑. 当市场条件发生变化, 因为他们不断地做, 这是最有可能继续赢得交易系统是那些简单,最容易适应新环境; 一个真正强大的系统是其中一个具有高于一切的长寿.
与人类的指导简单算法的机械交易系统是最好的,因为他们可以进行快速, 易进化和适应环境的不断变化的条件 (阅读市场).
不幸, 使用过于复杂的机械交易系统时遇到的收益初始阶段后,, 许多交易商陷入试图调整这些系统回成功的陷阱. 市场的未知, 尚未改变, 条件可能已经注定了的机械交易系统的灭绝整个物种. 再次, 简单性和适应不断变化的条件下提供最佳的希望任何交易系统生存.
使用客观测量的成功和失败来区分
交易者最常见的垮台是一种心理依恋他或她的交易系统. 当交易系统发生故障, 这通常是因为交易商都采用了主观而非客观的观点, 尤其是在止蚀期间个别行业.
人的本性往往驱动交易发展的感情到一个特定的系统, 特别是当交易者投入了显著大量的时间和资金投入机械交易系统具有许多复杂的零件这是很难理解. 然而, 这是非常重要的交易,以便客观地考虑加强体制外.
在某些情况下, 交易者变成妄想有关系统的成功预期, 甚至持续更长的时间的交易显然,输球系统不是一个主观分析的角度将允许. 或, 一段脂肪胜后, 交易者可能成为“嫁”到原殊荣的系统即使在其美丽的亏损压力下消失. 更坏, 交易者可能陷入选择性地选择了一个已经失去了系统的测试时间或统计参数陷阱, 为了保持系统的持续的价值虚假的希望.
一个客观的衡量标准, 如使用标准偏差的方法,以评估当前失败的概率, 对于确定是否机械交易系统已真正失败的唯一制胜方法. 通过客观的眼睛, 很容易让交易者可以快速识别机械交易系统故障或潜在的故障, 而一个简单的系统,可以快速,轻松地适应了再一次创造新鲜殊荣系统.
机械交易系统的故障往往是量化的基础上的电流损耗的比较时,对历史损失或提款测量. 这样的分析可能导致主观, 不正确的结论. 最大跌幅经常被用来作为门槛指标由交易者会放弃一个系统. 不考虑通过何种方式,系统达到的消落水位, 或时间的长短需要达到该水平, 交易者不应该得出结论,该系统仅基于压降失败者.
标准差与缩编为失败的指标
事实上, 为了避免丢弃一个获奖系统的最佳的方法是使用一个客观的测量标准,以确定返回的从获得,而实际上它的交易系统中的当前或最近的分配. 与此相比,测量对收益的历史分布的回溯测试计算, 同时根据肯定,机械交易系统的当前“失去”的分配的确超出了正常的分配一个固定的阈值, 将要预期损失, 为失败,因此应被丢弃.
所以, 例如, 假设一个交易者无视这已经暗示了问题,引发了他的调查目前的消落水位. 代替, 当前连败打击,而交易过程中的历史阶段测试的系统,将已发生的历史损失比较. 这取决于如何保守交易者是, 他或她可能会发现,在当前或最近的损失超出, 说, 该 95% 确定性级别从“正常”的历史损失水平暗示的两个标准偏差. 这无疑将是该系统表现不佳强大的统计迹象, 并因此没有. 相反, 不同的交易者对风险胃口更大可能客观地决定从规范这三个标准偏差 (即. 99.7%) 是衡量一个交易系统的适当水平的确定性“失败”。
任何交易系统中最重要的因素’ 成功, 不论手动或机械, 永远是人类的决策能力. 的良好的机械交易系统的价值在于, 像所有的好机, 他们尽量减少人类的弱点,并授权远远超出那些达到通过人工方法成就. 但, 当正确建, 他们仍然根据交易者的判断让公司的控制,并允许他或她避开障碍和潜在的故障.
虽然交易商可以在标准分布的统计计算的形式用数学来评估损失是否根据史料记载正常和可以接受, 他或她仍然是依靠使对人的判断,而不是纯粹的机械, 仅基于算法的数学基础的决策.
交易者可以享受两全其美. 算法和机械交易电源最大限度地减少人类情感和迟到的订单安置和执行效果, 特别是关于维护止损纪律. 它仍然采用标准差的客观评估,以保持人类的控制权交易系统.
要改变准备, 并准备改变交易系统
随着客观检测时的机械交易系统从赢家变成输家, 交易者还必须有纪律和远见来发展和变化的系统,使他们能够继续在新的市场条件下,赢得. 在任何环境充满变化, 系统中的简单, 更快,更容易的演变将是. 如果一个复杂的战略失败, 它可以更容易地替换,而不是修改它, 而一些最简单和最直观的系统的, 如 QuantBar系统, 都比较容易,以适应未来的市场条件来修改上飞.
综上所述, 可以说正常,内置机械交易系统要简单,适应性强, 并根据数据的正确类型和量,以使它们将足够健壮下各种各样的市场条件,以产生增益测试. 和, 一个成功的系统必须是一个成功的适当的衡量标准来判断. 而不是仅仅依赖于算法交易规则或最大跌幅水平, 关于系统是否已经失败的任何决定,应根据交易者的主观判断进行, 并根据系统的当前性能的标准偏差的数量的评估针对其历史测试损失测定时. 如果机械交易系统未能执行, 交易者应该进行必要的修改,而不是执着于一个失败的制度.
Fred 彭 说
几个评论.
只是因为一个系统工作 20 年前并不意味着它应该工作,今天. 你的建议很长一段测试系统时一定要小心. 多长时间是很长?
同样,, 如何简单很简单? 总共有四个变量的四个规则? 总共有十个变量的七条规则? 我一般会同意简单要好,但什么是简单?
使用收益的标准偏差应提供类似的结论,对运行蒙特 Carlo 分析的难度不是可用的软件. MC 分析, 正如你所知, 一个可以看到的潜在收益和可能提款. 未来并不一定像过去但 MC 分析是一种方法来测试系统.
塔伦 说
容易屈服准则难与边缘发展系统……….和贸易最难。.
如果可能的话分享一些变量 2 使贸易制度.
为简单起见让它简单
购买规则
退出规则 (停止或利润退出)
短的规则
短退出 (停止或利润退出)
呆在外面 (如果需要根据系统,)
头寸规模 (考虑到最大. 提款)
这就是它… 可以添加任何一件你想要的建议…
安德烈亚斯 · 说
你好家伙
感谢这个帖子, 我同意你所提到的很多事情. 再说, 给我几的想法去尝试.
此致敬意
Danno473 说
Hi All!
肖恩, i agree.. focusing on not losing is a very important success of success.
Tarun, an EA that i have built that is very successful uses a simple pivot point swing trading strategy. A custom indicator of my own gives me a premarket bias (向上或向下) and my trigger for entry is market price within a 2 pip range of the main daily pivot. exit strategy is simple too, price will either stop out or close half the position at Support1 or Resistance1. Stoploss is then moved to break even. Price will then stop out or reach S2 or R2 at which point half the remaining position is closed again, stoploss is moved to S1 or R1. Price will then stop out or move to S3 or R3 at which point the remaining position is closed.
– That simple strategy is worth 1million dollars over a 15 year period.. 免费, my pleasure. most people wont do anything with this info anyway lol.
The Dilema:
Simple strategy, highly complicated EA. 为什么? because every strategy has limits and knowing what causes it to fail is the first step to “focusing on not losing”. aka, put meausures in place to anaylize the market and make your EA either shut off or adapt when the market is acting in ways bad for your strategy.
还, R/R, balance protection and using a LOT scale makes the EA pretty complex but its well worth the effort. combine a simple strategy with a detailed managment system inside of a complex EA is worth 50million over 15 岁月. Dont expect this kind of system to come together over night, i spent 2 years building mine but its been a very exciting journey. If you’re passionate about trading and EA’s just dont give up. stay focused and keep learning.
Good Luck!
肖恩·奥弗顿 说
事实上. You could publish most strategies in the newspaper. Almost nobody would do anything with it.
I love the emphasis on “not losing” rather than winning. You’re speaking my language!
Mike B 说
I would add 3 points to consider when evaluating the performance of programmed trading systems. First of all when back testing a system in MetaTrader it is important to remember that MT4 does not provide a true tick data stream. It merely simulates the tick data by using data bars stored in the History Center, This means that very recent price history may be constructed from 1 或 5 minute bars and history farther out may be constructed from 15 或 30 分条. Running tests over periods of several years may force MT4 to simulate the tick data using bars of even larger time periods. This is whyyou will see many performance tests which were run in MetaTrader over a several year periods that have a characteristic curve. There is a steeply profitable curve in the early years and a flat to losing curve in the recent time period. If the system was run on the true tick data most likely it would perform poorly throughout the testing period because the early years were simulated on 15M or 30M bars and were less volatile than the actual price action of the period.
其次, most of the people who design trading systems tend to over optimize their system to maximize the profit obtained during the time period which was used to test the system. As an example let’s say the system designer tested his system over a 5 去年同期. The natural inclination is to tweak the variables to maximize the profit. The thought process goes something like this: If the system produces a 50% 利润和 2.5 profit factor over this test period then I should get at least an acceptable performance in real time use. Believe me this is the kiss of death in EA programming and the reason so many commercial expert advisers fail. The customer buys into the profitable performance during the back testing period and then inevitably loses when he tries to run the EA with real money. Proper back testing attempts to find the true average performance of the EA based on several testing periods.
最后, there is the problem that was touched on in the article of knowing if the results you are experiencing are statically valid. Of course as Mr. Flower states if a losing streak is outside 2 standard deviations then chances are something has changed. I would like to point out that the distribution of winning and losing trades is always random and determined by the overall percentage of winners or losers in a sample of trades assuming that it is large enough to be statically valid. To give an example let’s say your system requires a 50% win rate to be profitable. 很好, we already know from flipping a coin that has the same 50% win rate that the winners and losers will tend to clump together in winning streaks and losing streaks. Further more we know from the study of statistics that the distribution of winners and losers in the EA with a 50% win rate will be the same as the distribution obtained from tossing a coin. Namely, there will be in a group of 1000 trades on average 8 losing streaks of 5 losers in a row and 8 winning streaks of 5 winners in a row. Similarity in a group of 1000 trades you should also see on average of 4 losing and winning streaks of 6 in a row, 2 losing and winning streaks of 7 in a row and 1 winning and losing streak of 8 和 1 winning and losing streak of 9 in a row.
It is important that the user has a realistic idea of size and number of losing streaks he WILL encounter using the EA. Otherwise he will surely give up and quite the first time he encounters an expected losing series of trades.
肖恩·奥弗顿 说
嘿,迈克,
That’s one of the many reasons that I don’t test anything in MetaTrader. I only use it for live trading. The weak data and inability to test portfolios makes it unusable for my purposes.
You’re right about over-optimizing. The easiest way to avoid this is to minimize the number of parameters in your strategy. I only have 4 in my 规则 战略, 例如.
Thanks for the detailed thoughts!
Sergey 说
WOW! I liked it, good thoughts
肖恩·奥弗顿 说
谢谢.
Sylvester Augustine 说
Hi Trader mates – I simply follow Sam Seiden’s Suppl-Demand approach coupled with Candlestick analysis – works like pure magic. I follow the golden rule of “minimizing losses and leaving profits to run”. Been trading like this for 6 years with consistent INCREMENTAL GROWTH month after month (sometimes small, sometimes big, but always ticking upwards). For me these are the “simple keys” to succeed over the medium to long term.
肖恩·奥弗顿 说
稳扎稳打赢得比赛.
corinna 说
Where’s that indicator for the hourly where it triggers an entry one stick before? Can’t find it anywhere, does it still work? It has like a bottom graph and let’s you know to get in on the next candle for one candle’s time for that amount of profit, I remembered a while back seeing alot about it from you, but haven’t seen it since and I think I was going to try it out! Regards 🙂
肖恩·奥弗顿 说
Hey Corinna,
You’re referencing the SB分数. Please let me know what you think of it!