Test your trading ideas

作業 8 days a week

12 月 6, 2016 によってショーンオバートン 22 コメント

Reaching an all-time high in my equity curve means it’s time to buckle down and keep improving. My Dominari strategy has done very well over the past 7 months and especially this and last month.

Is the party going to continue?

I certainly expect so. Drawdowns are inevitable, but that’s part of trading. Short-term performance is exciting, but my ambitious goal is to turn my starting balance of €8,000 into €50,000 within the next 3 年. As of this writing, I’m at €9,323.

You’re probably wondering how a 16% profit leads me to extrapolate an annual return of nearly 100%. The answer is that I dramatically changed my leverage at the end of September… just in time for that ugly drawdown. If I was trading on my current leverage, the current live return would be around 40% (すなわち, right on track to hit my goal).

What really counts is what I’ve really done. これまでのところ, I’m up €1,323 with another €40,677 to go by December 6, 2019.

The research for Dominari is effectively finished. It’s been slightly more than a year since I began researching the strategy. Although minor variations of Dominari popped up or came from traders copying my signals, none of them improved the long term outcomes.

One version that improved the risk profile was to trade with limit orders. The original blog post mentioned limit orders, but the variation placed them considerably further from the current market than what I tried previously. I also lacked a system for choosing settings appropriate to every pair, which I’ve more than likely resolved. The problem is that I have a million things on my to-do list and only 8 日時間. You’ll see some of my top projects when you scroll down.

Pilum: The latest and greatest

Pilum is a strategy based on a statistical process that identifies momentum. One of the scary elements about most quantitative strategies is that most of them are mean-reverting. They buy when the price drops and sell when the price rises. The approach is favorable (すなわち, profitable) in the long run, but it takes some psychological fortitude to trade.

Pilum is a major advancement because now I’ll have a strategy that should profit exactly when Dominari is most vulnerable to a drawdown.

The new strategy uses 指値注文 to enter the market. Something like 90% of these orders never execute. But when they do execute, I win 75% 時間の. さらに, my profile of winners to losers is very comfortable.

Most traders understand the ideas even if the statistical jargon is unfamiliar. Pilum’s biggest winner is larger than its biggest loss. The average winner is bigger than the average loser. と, it wins 77% 時間の.

これまでのところ, I’ve done a sort of piecemeal backtest using R. When I finish the Quantilator (see below), I’ll redo the backtest in a fully fledged trading platform. 以上の可能性, I’ll use QuantConnect to test the strategy level approach.

Trading platforms drive me crazy! The biggest problem that I have as a trader is continuously reallocating capital across my portfolio. メタトレーダー, NinjaTrader and the likes implicitly assume that I want to trade some percentage of my account balance on every trade. Either that, or that I trade fixed lots.

Trading that way is extremely inefficient. I’m trying to trade 40+ 通貨, so I need to be able to decide which ones need the money for trading and which ones don’t have signals. その後、, among the ones that do have signals, I need to dish out their allocations proportionately. The allocations aren’t the same for each instrument. If you know of any good FX platforms that meet this requirement, then let me know in the comments section.

Testing Pilum on its own is important. More important than the performance of Pilum is how that performance interacts with Dominari. That means taking the daily equity values of each currency. Does Dominari lose when Pilum wins and vice versa? Should I allocate capital 50-50 between the strategies or does one strategy deserve the lion’s share of the portfolio? Is one strategy so good that it should get all of the money?

The main concern with portfolio allocation is how it relates to leverage. Dominari historically make 96% annual returns, inclusive of trading costs. しかし, it’s also trading with leverage of roughly 19:1. It’s possible for markets to rip over stops and create significant losses.

USDCHF lost 40% of its value in one hour in January 2015. Say that the scenario was even more extreme and that nobody could place a trade during that time at any price. こと 40% move is multiplied by the 19x leverage used. That’s a theoretical 800% 損失; more than the money in the account.

Everyone loves leverage because they think of profits. Leveraging losses is a lot less exciting.

だから, if you could earn 96% annual returns and only use 5:1 レバレッジ, that is exponentially superior to earning 96% 上 19:1 レバレッジ. I need to compare the returns of Pilum to Dominari per unit of risk. That allows me to do cool things like

Minimize the negative variance of the returns
Increase absolute return
Dynamically increase/decrease strategy allocations if I find patterns in their interactions

It’s a lower tech way of averaging strategies, like the litte guy’s version of what Numerai is doing… except that I have to create all of the strategies myself.

Quantilator

I spent the last few months sending surveys to segments of my subscribers asking how I can better serve you. Articles about indicators are overwhelmingly my most popular content. The trouble with that content is that I can’t complete the research fast enough to keep up.

The most valuable thing I’ve learned from the developing algorithms for the past 11 years is my process of deciding whether or not an indicator offers predictive value.

Say that you’re interested in gaps: do gaps predict future returns? What I normally do is code a gap indicator in R, implement my analysis methodology and give a verdict. My methodology is kind of like a system for building systems. Using my approach usually takes an hour for every new idea that comes along.

An hour is pretty short. An hour is REALLY short compared to when I didn’t have a research methodology. I used to waste ヶ月 on junk strategies.

With Quantilator, I’ll be able to analyze anything in under 5 分. I’ll only have to follow 3 steps:

Run a script in MT4 to export price data and indicator data
Upload the exported data to Quantilator
Analyze the results

This tool will be 100% 無料. I’m planning to go through the most popular indicators in MetaTrader to analyze whether or not they offer an edge. I’m building a library of small edges that can be combined into powerful strategies like Dominari and Pilum. と, in the spirit of open source, I plan to make that library available to you for free.

I’m writing this tool in Django, which is a Python framework for displaying web content. The initial version will do the analysis. I’m hoping to use this as an education tool. A bit of momentum can justify make it a fully fledged library with sample data, indicators and training videos and more.

Quantilator’s name comes from a key concept in my system analysis methodology; I break data into 約iles. These quantiles calculate average market returns for a given period of time. The quant in Quantilator refers to quantiles, but I really like the implied double entendre of making you a quant. 結局その程度です, that is what I’m doing for you!

Update: 、 Quantilator is now freely available at http://q.onestepremoved.com/

Analyze your Trading Algo with 3D Charts

6 月 28, 2016 によってリオル Alkalay Leave a Comment

These days, any mention of the term 3D is associated with entertainment. But in fact, when it comes to charting, and more specifically to charting your trading algo, 3D charting is not only insightful but provides important practical advantages.

The most common chart to measure a trading algo is profit over time. That lets you know how much money the algo is making over a specific duration, usually from a few weeks to several months. As the chart below illustrates, it gives you a good idea how well your trading algo performs over time and it gives an indication of the periods when it was underperforming.

The thing is that, while profit over time are the two most important dimensions, they leave plenty of dimensions out—dimensions that can help you answer important questions. Such as why, during a specific period, was your trading algo under-performing? Or how much risk are you taking in a given time? 多くの場合, the answers to such questions can be the difference between profit and loss, between success and failure of a strategy.

Trading Algo in 3D

First things first. Before we start running 3D charts on our algo it’s important to go over a few practicalities and make the 3D chart work for you.

Assuming you’ve already exported the data of your algo Profit and Loss to Excel you’re likely to have two columns of data, 例えば. Time and Profit. Adding a third column will allow you to run a 3D chart, whether it’s volatility, risk or whatever additional dimension you deem necessary.

Once you have your three columns you click to generate a chart—you must choose a type called 3D surface chart. As you will notice, almost always, the Time stamp will be the X-Axis, Profit the Y-Axis and our third parameter will be the Z-Axis.

Now comes the important part—making the chart comfortable to work for us.You must remember that our goal in using a 3D chart in the first place was to identify areas of either exceptional profits or exceptional losses to optimize our algo.

As can be seen in the charts below, Excel divides the Y axes into ranges and each range is colored. The best practice is to choose the same color for levels that are not exceptional and select a contrasting color for the highest range and another for the lowest range. This allows us to spot the exceptional.

The Z axes changes the angle of the chart; the steeper the angle, the higher our Z parameter—say risk or whatever else we choose.

そして最後に, make the 3D chart clearer through formatting the Plot area. Play with the Y rotation angle as well as the Debt Level until you are comfortable working with the chart

Trading Algo Case Studies

Once you are clear as to how to make a 3D chart, it’s time to decide which dimension is relevant. 通常, besides time and profit, the following dimensions are worth considering—risk, volatility and duration.

たとえば, the chart above shows a profit over time of a specific strategy; let’s call it Strategy A. 突然, out of the blue, the profit plunges rapidly. It’s not clear why, yet.

Then we add another dimension—risk. リスク, in this case, will be the Dollar amount risked in a given moment. 今のところ, the reason is apparent; just before the profit collapsed, risk was rising, 同様に. Maybe leverage jumped, maybe several positions were opened simultaneously; it depends on the strategy. But by using a 3D chart we were able to easily detect where trouble was coming from.

Using 3D charts is not only good to spot weaknesses in a strategy but strengths. Let’s take a look at another strategy, which we’ll call Strategy B.

We will test how Strategy B performs during volatility. この場合, the volatility will be the standard deviation of each pair we trade. What we see is interesting. When volatility is high, Strategy B performs exceptionally well and not so well when volatility is average to low.

In such a case, we should consider using the strategy only during high volatility to optimize returns.

More uses could be to measure duration per trade. If the duration is getting longer at certain areas perhaps the trigger for the entry or exit is not working well. The benefit with using a 3D chart here is that we put the opening time stamp on the X-Axis and the closing time stamp on the Z-Axis so we can actually analyze duration per trade over time. A 3D chart then is much more accurate than a two dimensional chart where duration is a trailing average.

結論として

There are endless samples and ways in which 3D charts can allow you improve your trading algo and identify both weaknesses and strengths within your strategy. 確認して, you can manage with a 2-dimensional chart. But the benefit of 3D charting is that, many times, it allows you to zoom in and identify areas of change much easier.

Optimizing Your Algo: Tips for Beginners

6 月 6, 2016 によってリオル Alkalay Leave a Comment

You have created a trading algo. The Algo is profitable in the backtester. Before unleashing it with real money, you’ve got to first tighten the screws. それです, ensure your algo is fine-tuned so it can deliver optimal returns. There’s one major challenge ahead of you.

まず, your strategy is rather simple. You may go through the detailed process of building and optimizing a strategy, including curve fitting, correlation and so on. But you want a simpler process; something leaner, that will fit your modest needs.

Secondly, you may not yet have mastered the full technique of optimizing. You are still learning and want to try off with a simple process.

One technique I find especially simple in optimizing your algo is 確率. The probability method, in essence, contains many components of a full optimization technique. しかし, it tends to rely more on common sense and logic to narrow the options and optimise the algo. That makes it a pretty good way to begin the entire concept of optimizing a strategy. さらに, you will find it easier to digest.

The essence of the strategy—optimize by elimination.

Algo Case Study

The following Algo is a simple one. Let’s call it RSIMV which is RSI and Moving Average. Here is what RSIMV describes through conditioning:

If Open Positions = 0 その後、

場合 (MA(30)>MA(14)) and RSI=<60 その後、

Open Buy (50,000) {It will buy 50 たくさん}

Set Stop Loss = Price – 50{ピップ}

Set Limit= Price+ (50*2)

End

戦略: If the moving average cross points on a bullish trend and the RSI is equal or below 60 it means that the rally has some length before reaching an oversold level (RSI above 80). That points to a good buying opportunity.

Looking at RSIMV, you can conclude there are four parameters to optimize: RSI and two Moving Averages

Starting with the Moving Averages, we will look at the 14 と、 30 日. Seemingly, the options are endless, with many combinations of moving averages to test. 理論的には, それは正しい, but that is where 確率 comes in.

MT4

When we look at the chart, we can see that the longer the averages (orange and red) the lesser the chance that there is a combination of a low RSI and a bullish momentum.

さらに, a combination of a low RSI and a bullish signal のみ occurs when the two averages, the fast and the slow, have more or less a 2 宛先 1 比 (such as a 30 と 14).

Those two conclusions help us narrow the parameters we are looking for.

The highest likelihood of finding a better set of averages is with faster averages, not slower, and those that have a ratio of 2 宛先 1. And let’s not forget we already know that 14 と 30 works. So we shouldn’t move too far up the scale.

We will use 25 と 12 as the first combination and 20 と 10 for the second. Both are faster than the original parameters, have a roughly 2 宛先 1 比, and are close to the original settings.

25,12
20,10

Moving into the RSI parameter, narrowing the options is even simpler. We know the RSI cannot possibly be higher than 60, because then we will be left with insufficient upside before the pair turns oversold.

反対に, if we try an RSI below 40 it’s unlikely that it will occur while the moving average cross is bullish.

以来, as in the Moving Averages case we know the original setting worked, we know we only need a minor tweak. With no way to go but up we are left with two reliable options – RSI<55 and RSI<50.

Hence our options are:

C) (55)
D) (50)

As we can see from testing all the alternative parameters, what we needed was a better entry for the RSI. As we intended… minor tweaks.

Don’t Optimize Too Much

Ironic as it may sound, optimization sometimes has a downside. At times, we are tempted to over-optimize to such an extent that our newest strategy no longer resembles our original, pre-optimization plans. That can throw us into an eternal loop and waste precious time. Don’t be tempted! Don’t fall in love with the optimization process. 結局その程度です, optimization is merely tightening the screws, not building the engine. If your strategy works, confine your optimization to minor tweaks. それがない場合, optimization won’t help and you’ll need to start from scratch.

と, finally, a practical tip; always keep records of the results of your original strategy and compare it to your current, post-optimization strategy. This way you can always make sure that you’ve really optimized your strategy.

ボトムライン

確認して, the optimization technique isn’t perfect. But the take away here is that if you really understand your strategy, you can use logic to in order to find better settings. If you’re a beginner and lack the knowledge for advanced optimization techniques, optimizing through the logic of probability is a powerful tool to have.

Oscillators you need to use

5 月 31, 2016 によってリオル Alkalay 8 コメント

Oscillators, one of the most interesting groupings of technical indicators, are designed to signal overbought and oversold levels. Oscillators are a family of indices that go beyond the mathematics. They focus on one important thing and that is momentum, or more specifically changing momentum. Before we delve into which Oscillators are best to use and how, let me save you some unnecessary pain. Let me tell you first what oscillators aren’t.

How Not to use Oscillators

Some traders believe that Oscillators are some sort of magic indexes. Rest assured when I tell you they are not. Oscillators’ main use is not to tell you whether to buy or sell. むしろ, they alert you to when it might be a good time to execute a buy or sell strategy. That is a very big difference. Those who attempt to use Oscillators as an ultimate buy or sell signal should be ready to learn a tough lesson. Those that will use it to fine tune their timing, しかし, will find Oscillators a very powerful tool.

Now that we’ve established what oscillators are good for let’s focus on which oscillators are worth your time and how to use them.

MACD Indicator

Perhaps the most widely used Oscillator in Forex, 、 MACD needs no special introduction. What it does need is a proper explanation of how to use it and when.

The idea of MACD is to signal your entry point when you’ve already figured out where the trend is going. It’s not going to alert you to a trend. What that means is that you first have to perform your technical analysis. Once you reach a conclusion, その後、 you can use the MACD.

On MT4, the MACD comes with default parameters (12, 26, 9). 12 represents the fast Exponential moving average, 26 the slow exponential moving average and 9 the Simple MACD average. 通常, when you trade on a daily basis, those parameters are fine.

Now in the chart below we see two points, A と B. In point A, the histogram moved above the average and that is supposed to be a buy signal. しかし, technical common sense says that a pronged bearish trend cannot end abruptly without some form of double bottom. それゆえ, one should ignore that signal.

But in point B, それは別の話. After a double top that hits a resistance level and hits the trend average, there’s a case for a short. But we need to know when. Notice how after the second top the histogram in the MACD falls again below the average? That’s our mark and that is how you use MACD to time your trade. もう 1 回お願いします, the lesson here is that Oscillators are for timing, not for point to the pair’s direction.

ストキャスティクス

This is one of the most interesting indicators in the Oscillators family. What I like about this indicator is that it essentially gives you a 2-dimensional picture of overbought, oversold and momentum. Unlike the MACD, that’s not always accurate on overbought/oversold level.

The idea of the 確率発振器 is twofold. 最初, it’s normalized from 0 宛先 100, anything below 20 is oversold and anything above 80 is overbought.

2 番目, using the convergence between the %K line and the %D line tells you something. Not only can you tell when there is an overbought/oversold level but also when the trend turns bullish or bearish. Thus it affords a 2-dimensional use of momentum. 混乱しています。? Here’s a classic example of how I would use a stochastic oscillator.

In the first part, we can see that in point C, after the pair has bottomed, the stochastic oscillator was below 20. That signaled an oversold level. We can conclude that there the pair is bottomed out, through a double bottom pattern. We can use the oversold level as enforcement but wait before dipping our toes into a buy position. Only in point D, as the blue line crosses the red line, we get our signal for entry.

しかし, one other thing is important to note and that is point E. In point E we get the blue line crossing the red line as it does with C. しかし, since the cross occurs very close to the overbought signal that should deter us from establishing it as an entry. Which means if the crossing in point D was close to the stochastic 80 レベル, we should have avoided entry.

平均真の範囲

Last but not least, one of my favorite indicators, the Average True Range or ATR for short. Unlike the other two Oscillators the ATR is useful in anticipating potential rises or falls in volatility. Also unlike the other two, there is no oversold or overbought levels. If the ATR is high it suggests volatility is high. 逆に, if the ATR is low it suggests volatility is low.

How can we use this to predict volatility? We know, もちろんです, that volatility is cyclical. Thus we can assume that when the ATR is at record lows for a prolonged period (point F) it’s a signal that a spike in volatility is coming. と, 確かに, we can see volatility did come and we got the big spike.

If we decide to use the support as an entry signal we can ATR to gauge whether there’s a chance our buy trade will have a strong momentum. If the ATR was at a record high when we decide to buy that would have been a cautionary note. Not to entry but because it signals that volatility might fall and that means momentum might have been weak. The same principle, もちろんです, works for a sell signal.

Beware of a Trading Strategy That Does Too Well

5 月 10, 2016 によってリオル Alkalay 2 コメント

Can a trading strategy be doing too well? That sounds counter-intuitive, certainly. Like suggesting that someone can be too rich or too successful. You might be thinking there’s no such thing. But when it comes to managing your trading strategy, one that is performing too well is a warning sign. That’s because, かなり頻繁に, an over-achieving trading strategy can turn into a honey trap.

In this article we will focus on a couple of cases studies where a “too good” strategy is something to watch out for. うまくいけば、, that’s a lesson one can learn from now rather than, painfully, at some later date.

A Trading Strategy with a High Win Ratio

The first case study is one of a strategy of mid- to short-term timeframes. In this case study, the frequency of executed trades is higher than 100 a month.

通常, a solid strategy has an average 勝率します。の 45% 宛先 60%. That ratio might sometimes be lower if the risk reward ratio is very strong. But higher than that is almost always is unsuitable.

In the strategy below we can see that the average win ratio per month runs from as low as 44 to as high as 64. Sometimes it is on the rise in the higher range and sometimes in the lower range. Regardless which, eventually it will all revolve around the average.

たとえば, in the month of January 2014, the win ratio was 52%. That means that for every 100 trades executed, 52 were profitable.

But in the second part(赤), we can see things start to go a bit too well. The win ratio jumped to above 80% and stayed above that level for 3 ヶ月. 当然のことながら, で 80%, that was far beyond the norm. What would come next was inevitable.

後 3 months of more than 80% of profitable trades, the win ratio fell to roughly 20% for the following 3 ヶ月. Because a long-term win ratio always has a long-term expectancy of maximal 50-60%. That means that a prolonged period of a high win ratio can be followed by a prolonged period of a very low win ratio.

Why is it Risky?

最初, if you had 3 months of roughly 20% win ratio means you lost 80% of the trades. That means that, assuming you trade 100 times a month, you lost 80 取引. That’s a pretty hard hit. And if you risk $50 in every trade you lost $6,000 on aggregate (80 losing, 20 profitable) 後 3 ヶ月. That is a big blow.

The second reason it is risky is more psychological but still very common. That is that many traders fail to realize that an overly high win ratio is very temporary in nature. Having failed to see that, what do they do? They raise their leverage. And when the sweet turns to bitter and they have only a 20% win ratio for 3 ヶ月, then what? All they’re left with is an empty account.

What should you do? This is rather simple; you reduce the risk you take per trade by lowering your leverage. It’s true you will gain less but you will also avoid the pitfall that comes after. もちろんです, if your leverage is already low and your account can sustain a prolonged period of a low win ratio than let statistics reign. But be prepared, psychologically, for choppy times.

Trading Strategy Profits that are Too Much Too Fast

The second case study is common in trading strategies that are low in frequency. The durations may range from a few days to even a few months. Let’s say you enter into a buy trade after your trading strategy indicated a bullish trend. You set the limit at 1,290. 平均, you expect the limit to be reached within 3 宛先 4 日. But suddenly the trade advances in a fraction of the time and reaches relatively close to your trade.

Why is it Risky?

Because many times traders insist on waiting for their limit to be hit so they leave the trade open. But then the pair moves into overbought territory and before you know it the trend has reversed. You either close the position with a much smaller gain or, even worse, you lose the trade. Because you trade at a low frequency, this one outcome can be quite painful. You lost precious time when your position was open and missed the potential profit that you could have made.

What should you do? The solution here is rather simple, 同様に. You could use a trailing stop loss which is the most obvious tool to avert such cases.

別の方法として, you could use oscillators to identify a potentially hazardous situation. Add a component to your trading strategy to alert you if your pair reaches an overbought (or oversold) レベル. Make it a practice to exit the trade even if the target was not reached.

Become an Algo trader in Baby Steps

4 月 4, 2016 によってリオル Alkalay 10 コメント

The world of traders is divided into two groups; those who trade using algorithms and those who don’t. Those who trade using algorithms, aka algotraders, are well aware of the advantages of trading with an algo… And for those who don’t use algos? They are equally aware of the algo advantages but are reluctant to dive into its complexity; they are deterred from learning how. But the road to success in trading is not by avoiding challenges, but overcoming them, perhaps in baby steps.

First Baby Step to becoming an Algo trader

Let me ask you a question. What do you think is the first thing you’d need to do to become an algotrader? You might respond, “Learn programming, もちろんです! How else?” Well, you’d be wrong.

If you plan to learn programming for the sole purpose of becoming an algotrader, you’re likely to get lost. 最終的に, in despair or frustration, you’ll give up on algotrading.

There are numerous languages, from MQL to R to Python, and you have to decide which one to start with. You might find yourself wasting valuable time learning far too many trivial functions. It may take quite a long time before you even create a trading algo, let alone a profitable one.

But there’s another way, which I call reverse engineering.

The first step is to figure out which trading algo you want to make. 他の言葉で, what are the functions and strategy it should implement? Then you test it and finally, move on to the programming part. This way, you’re focused like a spotlight. You know exactly what your algo should do and can focus on the exact functionalities you need to learn to make it happen.

Everything will just come intuitively; which language, how and in what. All the pieces will fall much quicker into place because you already know what to look for.

The best way to start is by using a flowchart. It is actually one of the first things you learn in programming schools.

And what determines the flow? もちろんです, it’s the conditions. What we call the “ifs.” “Ifs” can be one condition or have many “ands” and “ors.” That’s how you decide what your algo should do in any given circumstances. The conditions to the algo are what the brain is to the body; they do the thinking.

Second Baby Step: Use Excel

Once you’ve made a flowchart of conditions, rather than using a complex tool, use Microsoft Excel or some other spreadsheet software.

ソース: MT4

Extract historical data of a price data; start by using only the closing price. If you want to trade on a daily interval, extract daily data and so on. Use a separate column for each of the conditions in the flowchart, that way it’s easy to write and figure out. Add another column for a buy and sell output to mark when you “opened” and when you “closed” a position. And finally add one column of accumulated profit/ loss.

Use separate columns for each conditions and fill the chart. All you need now is to run a linear chart on one column, accumulated profit/loss, and look at the algo’s historical performance.

Once you master the basics you can move on to move advanced back-testing and curve fitting. But for a start that will do.

最後に, Learn to Program

わかりました, you’re not a “baby” anymore; you have a good idea of what an algo trader needs to do. Now that you’ve got the concept down pat, you’re ready to begin learning programming.

In terms of which language to start with, that will depend on the circumstances. If you are already using an MT4 platform, it’s a no brainer; learn MQL which runs on MT4. The MQL website is filled with “how to” materials. And since you already have a diagram of your algo and an idea what you want to do, finding your way should be simple.

But if you trade with a different broker, you’ll have to decide which best suits. 自ら, I recommend starting with MQL, just because it’s easier. その後、, you can move into Python, which is a rather easy language to learn or C++ if your algo needs to work fast. If you algo is heavy on the math then perhaps R would fit.

Here are some places you can learn online:

または, もちろんです, you can learn from a book. I am more of a book person, but that’s just me.

Then there is another issue—API. API is the mechanism that enables your algo to communicate with your broker and execute your trades. Some brokers work better with certain programming languages than others. Most large brokers have communities and forums that can go into detail as to the best way to use an API.

Unlike the first two baby steps, no one would ever say that learning to program was a baby step. むしろ, it’s more of a giant leap. It takes time to learn and to master, though it is worth it in the long run. Meanwhile, you can always use libraries of codes on the web for more complex algos. The thing is that once you’ve accomplished the first two baby steps, making the final leap into programming is a no brainer.

Dominariに大きな変化

3 月 9, 2016 によってショーンオバートン 24 コメント

私はそれを言いましたここでとここでとここで. 私Dominariとの最大の問題は、取引コストであります. 物事は、私は2つのいずれかの操作を行いまで本当に離陸するつもりはありません.

取引コストを削減
各取引に多くのお金を作ります

私は去年の9月か10月頃からDominariに取り組んできました. 数ヶ月のために私の脳をラッキングした後、, 私は多かれ少なかれ取引の収益性を改善するアイデアをオフに書きました.

市場が閉じた後にそれが突然金曜日に先週変更しました. 自分のシステムが住んでトレードするための最良の理由は、不採算力創造の苦悩. 気持ちは私にデイモンド・ジョンのの多くを連想させます (シャークタンクから男) 新刊ブロークのパワー. 人生はあなたの道を進んでされていない場合, それはトップになるために最善のことができます誰が機知と創造的です.

誰も破っや極度のストレス下で感じたいとは思いません. 限り、我々はそれらの感情を憎むように, 彼らは多くの場合、パフォーマンスの最強ドライバーです. それは私がDominariで、今どのように感じます. 私はそこに得るために非常に近いですし、その不足している成分を修正する方法がわかりませんでした.

そのストレスがなかったら, 私は先週の金曜日、私のシンプルでありながら非常に強力な洞察力を持っていないだろう.

そして、笑わないでください. 変化はとてもダム、あなたは私と一緒に間違っているのだろうかしようとしていることは明らかです. あなたは、システムの設計の厚いにいるとき, 醜い真実は時々あなたが雑草で迷子ということです. または他の植物学のメタファーを使用するには, あなただけの森の代わりに木を参照してください。.

私の主要な洞察力はわずか指値注文を使用するには、出口戦略を変更することでした, 以前のに対し、私はバーの近くに基づいて終了しました. 私はポイントが最終的に沈んだことを最終的に十分に頭の上に私を打つ2繰り返し行動に気づきました.

私の貿易が最適な位置に閉鎖機会の数は大幅にテーブルの上に残された金額を上回るように見えました. 私のための重要な洞察力はどこに最適なその指値注文を配置する場所を実現しました。. そして、あなたのそれらのための私のニュースレターに, 密接に関連して起こります自動利益を取ります私はすべての週の話をしてきたこと.

バックテストの前提条件と結果

backtestsをしている私の運転マントラは、仮定の数を最小限にすることです. 小売トレーダーのためのスプレッドはより劇的に変化しています 2008 今日へ. GBPCHF上の私たちの典型的なスプレッドのようなものだったとき、私はFXCMでブローカーとして働いて覚えて 8-9 ピップ. 私は今、日常のようなものを支払います 2 ピップ. それは偶然に推測することなく、途中で何が起こったかをモデル化することは不可能です.

私はそれがはるかに説得力のある生信号を分析するために見つけます, 両方の歴史と最近の市場のデータについて, その後、取引コストは、今日の市場で有利である可能性があるかどうかを解釈します. “生信号” 理想的な信号であります, 完璧な実行を前提として1, 何も滑りません, ロールオーバーはありません, スプレッド、ノーコミッションありません. 当然の結果では、過去の実績を誇張しているということです, しかし、利点は、核となるアイデアは、合理的なリスクで市場を予測することができるシステムであるかどうかを非常に明確な考えを持っているということです.

ポートフォリオで使用される全レバレッジがあります 7:1. 私が持っている場合 $50,000 トレーディング勘定とポートフォリオ内のすべての通貨ペアでポジションを開催しました, その後、これらの取引の想定元本は等しくなります $350,000 (50へ * 7).

もう一つ重要な点は、私がの固定位置・サイズを使用することです $12,500 1 トレード当たり. 貿易のサイズが増加しないか、バックテストの間に減少しません, 私はお金の管理の変数を追加することなく生の信号の影響を分離することを可能にします.

ここでは、バージョンと私の貿易指標です 1 ルールの. フルサイズで表示するには画像をクリック.

Dominariの最初のバージョンは、の利益率を持っていました 1.26.

ここで後Dominariバージョンの変更です 2.0.

Dominariの私の新しいバージョンがに利益率を増加させます 1.59 有意に低いドローダウンで.

私の最良のシナリオは、利益率が他のジャンプになることを期待することでした 10 ポイントまたはその近傍, 多分に利益率を伸ばします 1.35 またはその辺. それは二重よりも損益分岐より上にエッジを見ることが信じられないほどエキサイティングです (行くから $0.26 にエッジ $0.59 セントエッジ).

私がについて最も興奮するとリターンのスキューです. ほとんどの平均回帰システムは、エッジを探したが負けトレードの影響に圧倒されています. それはバージョンであった場合 1.

最大の敗者はバージョンで最大の勝者を上回ります 1.

Dominariのこの新しいバージョンでは、非常に最初のものです平均回帰私が今までに受賞した尾開発した戦略 (すなわち, 最大の勝者) ほぼ失う尾を等しく (最大の敗者). それはほとんど常に、平均回帰戦略と反対です. 別の方法は言いました, 極端な転帰のリスクプロファイルが大幅バージョンで改善しました 2.

最大の勝者の影響は、バージョンの最大の敗者とほぼ同じです 2.

そして、ほとんどのトレーダーが最も気にすることをメトリック, ドローダウン, 乱暴に改善されています. バージョン 1 のドローダウンを示しました。 5.72%. 新バージョンでは、その割合であります 1.77%.

Out of sample backtest for Dominari version 2

サンプル性能のうち、サンプルの性能とほぼ同じです, 大幅に異なる市場の状況にもかかわらず、.

私は最近のデータにサンプルのうち、私のテストを歩いていると, カバーします 2013-2015, バージョンのパフォーマンス特性 2 で、サンプルテストとほぼ同じです. 利益率は、同一でした 1.59, そして最大ドローダウンはありました 2.01% ため 2013-2015.

期待される性能パラメータに理論を翻訳

もう一度, これらのメトリックは、上記の完全な実行となし取引コストの理想的な世界であります. 現実世界の性能が低いリターンと高いドローダウンを持っています. ライブ取引データを有することに利点が、私は今、私の予想貿易精度と利益率のインテリジェント推定値のいくつかの種類を作ることができるということです. どれだけ誇張がある可能性が高い理想化されたリターンです?

私は現実の世界で期待利益率を計算するために通過したプロセスであります 5 ステップのプロセス. 私は英会話のステップを書き出すしようとした場合、何の意味を作るつもりはないと思います. 代わりに, 私はあなたが新しい戦略に期待される性能にライブ取引データを外挿する方法については、ステップのプロセスによってステップを表示することができ、スプレッドシートを共有することを選択しました. ここをクリックしてください。スプレッドシートを表示します.

私のライブ取引の予想収益率は間であることが期待されます 1.29 宛先 1.39. からジャンプする必要があり、ライブ取引のための期待％の精度 62.55% 宛先 70.8%.

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Engineers Can Leverage Their Experience to Trading

2 月 25, 2016 によってリオル Alkalay 5 コメント

There are many kinds of engineers in the world. 実際, given the vast variety, it would be an effort in futility to try and name them all. But what does it really mean to be an engineer? And the bigger question: how exactly is this related to trading? A good friend of mine who is an engineer said, very aptly, “Scientists do the work of God; engineers do the work of man.”

Although I am not sure he can claim that quote as original, there is nothing better to describe what engineers do. Being an engineer is a mindset. You must be able to solve problems and build mechanisms in the imperfect world of man. And often times, those conditions are far from ideal.

And that is まさに the state of mind you need to build a profitable 取引戦略, whether discretionary or algorithmic. だから, if you are an engineer, that’s great! This article could help leverage your experience in trading. And even if you’re not, you might still learn something useful.

Engineers define the project in detail

If I were to ask an ordinary trader what trading strategy he plans to build, what might be the answer? More than likely I’d hear that he wants to build a strategy that is profitable. And while that it is, 当然, the ultimate goal it’s hardly enough to build a successful strategy.

If I were to ask an engineer the same question, しかし, I’d surely get a very different answer. Engineers define each project they’re working on in great detail. In our case, その後、, the trading strategy they’d likely wish to build would have a number of inputs. An engineer’s definition of a strategy might be something like this:

Strategy Interval: 1-3 Days

Type: Momentum

Maximal Drawdown: 20%

Value at Risk: $500

Target Profit Limit: 100 宛先 150 ピップ

Target Stop Loss per Trade: 50 宛先 75 ピップ

Target Win Ratio: 50%

By having these very detailed parameters, the engineer already knows several things. 最初, that he has to design a trading strategy that’s built on momentum (rather than something else). 2 番目, it has to have a maximal draw down of 20% with a maximum risk of $500 at any given time. 3 分の 1, each trade has to have the potential of at least 100 pips and a stop loss of maximum 75 ピップ. And fourth, in the longer run, at least 50% of all trades must be profitable.

明らかに, an engineer doesn’t choose a trading strategy arbitrarily. He already knows exactly what he wants to build and chooses all the tools (移動平均, など。) and strategies accordingly. 確認して, it does not guarantee he will be successful. And he may eventually have no choice but to change his targets. 結局その程度です, he is doing the work of man where nothing is perfect.

But the point is that setting a plan in detail narrows irrelevant options. したがって, everything is more result-oriented.

Engineers anticipate what could go wrong

Most people, when they have a good trading strategy, think about how much money they can make. ええと, they dream about how good it can get. But an Engineer’s natural instinct is just the opposite. 代わりに, an Engineer is trying to figure what could go wrong.

An aeronautical engineer would test an airplane in extreme weather to ensure it doesn’t crash. 同様に, an engineer building a trading strategy will test it for failures. The end result, もちろんです, is that the engineer will build a better and safer strategy.

Engineers are open to ideas

When there is a particular mechanism of functionality to be filled an engineer looks first for a readymade mechanism. 取引で, たとえば, it could be finding a good tool to identify volatility. Or perhaps a good signal for momentum. Once found, provided that it is acceptable, an engineer will incorporate it in his strategy.

An engineer will not be fixated on investing his own idea. Engineers do not believe in re-inventing the wheel. 簡単に言えば; if it works, it works.

結論として

Many engineers might now realize they already have the mental tools needed to succeed in trading. They just need to implement their ingrained work habits and apply them properly. And many successful traders will find that they have already implemented the lessons learned here.

Engineer or not, successful trader or not, it’s never too late to learn how to think “smarter.” In the long run, it will enhance your trading strategy.

私のライブ取引執行の監視

2 月 10, 2016 によってショーンオバートン 29 コメント

Dominariの最大のリスクは、そのです取引コスト. 失うことの真っ只中に 6 行の日, 私はDominariのパフォーマンスについての自分自身を非常に懸念発見しました. 信号は、突然のすべての悪い行くか、これは通常のドローダウンでありませんでした? Dominariが原因取引コストの失っています?

私は自分の分析を開始することを決定しました FXCMアカウント. 神経の一部は、それがかかったという事実によって牽引されました 2 セットアップアカウント週間. 私は元従業員だから、コンプライアンスのプロセスがはるかに通常より長い時間がかかりました. 二週間後, 私はに時間だけでアカウントをオン) 最大の株式の成長およびbを欠場) 最大ドローダウンをキャッチします.

私はパッドに損失を任意の利益を持っていなかったので、私はFXCM口座のパフォーマンスをより敵対的な感じ. これは、すべて私のオリジナルリスク資本から来ています. そして、私はすぐに私の3番目の子を抱えています. 米国の子供を出産することは非常に高価です. 私は市場でそれを捨てることよりもお金のためのより良い使用を持っています!

だから, 本当の問題は、: FXCMは私の昼食を食べているので、それはちょうど荒いパッチだかので、私は失っています?

backtest-equity-fxcm

この画像はあります バックテスト 私のライブパフォーマンスの同期間の株式曲線. 私は1月以来のライブ取引きました 28, しかし、取引は午後まで開始しませんでした. あなたが見ることができます。, 私は再び強力なパフォーマンスの別のパッチを逃しました.

残りはおとぎ話のようなものを示しています. バックテストはのリターンを示しています 19.13% その期間にわたって, 私のライブパフォーマンスがダウンしているのに対し、 10%. 手数料によるどのくらいいるのです, スプレッド, 転がるそして、滑り?

バックテストはの利益を示しています $956.65 ノー取引コストと.

私の本当の結果, を 1) バックテスト上の利益を示すが、 2) 実際に現実の生活の中での損失を示しています, 私の取引コストのためにフロアを推定するために使用することができます. そのための式は、
( 総利益と損失 + 手数料 + 転がる) / 合計取引, これは現在、 $1.58 取引あたりのコスト.

手数料およびロールオーバーはMyfxbookまたはFXCMアカウントのレポートのいずれかを使用して分離することが容易です. 手数料にこれまでに費やした総計です -$239.80 と -$3.05 ロールオーバーについて.

分離するための最も難しい部分は、有料スプレッドです. 私はすべての貿易に支払わ広がりを記録していませんよ (多分それは間違いだと私はそれを追加する必要があります). しかし、私は推定するために、以下の表を使用するつもりです. 私はのランダムサンプルを取りました 30 から取引 501 私の分析の時点で完了した取引.

スプレッド有料	スリッページ
0.000198523	1.49E-05
0.000153951	-5.13E-05
0.000455823	0.000227912
9.98E-05	0
0.000161242	-0.00313413
2.76E-05	-9.19E-06
5.55E-05	6.94E-06
0.000110898	-1.01E-05
9.24E-05	0
9.91E-05	-1.57E-16
6.55E-05	1.31E-05
4.85E-05	2.08E-05
8.22E-05	-1.67E-16
6.87E-05	0
6.95E-05	-1.65E-16
0.00015173	-2.17E-05
9.43E-05	-2.36E-05
9.38E-05	-0.00225922
7.61E-05	-0.0024735
0.000160038	1.00E-05
0.00013502	0
0.003542625	4.52E-05
0.000222978	-0.00376275
7.62E-05	0
0.000432797	7.73E-06
2.61E-05	0

平均滑り (右欄) 素晴らしいです -0.044%. 私が取得しています負 FXCMとの平均で滑り. それは卓越したです! FXCMは私のエントリが悪化価格で要求されているにもかかわらず、私の塗りつぶしを改善しています. どのような私は過去にFXCMについて持っていた不安が軽減されます. それが印象的な実行です.

有料の広がりを推定することははるかに困難です. 私は上の私の平均貿易の利益を取ることを選択しました $5,000 出発点としてアカウント. トラブルが平均勝者の値はアカウントの性能に依存することができるということです. 私は停滞ポジションサイジングを使用する場合, その後、ドローダウンは平均勝者の値に影響を与えません. この仮定の下で, 平均勝者は $3.48 1 トレード当たり.

しかし、私はサイジング化合物の位置を使用している場合, ドローダウンは、利益のほとんどを離れて食べます. それがダウンまでの平均貿易額をドロップ $1.70.

私は割合にピップから支払わ広がりを変換しました. 例としてEURUSDを使用, 、 1 ピップスプレッドはということになります 0.0001/1.12727 = 0.000089. 私はAUDNZDのようにはるかに広い普及に何かにEURUSDのスプレッドを比較できるようにこれを行う理由は、. スプレッドはAUDNZDに広くなっています, しかしNZDピップの値はUSDピップと同じではありません. パーセンテージはリンゴの比較にりんごを可能に.

私のサンプルで支払われた平均スプレッドがありました 0.00026157605, あります。 0.026%. 私の口座残高の相対的な用語にその背中を置きます, 私が払っています 0.026% * $5,000 = $1.31 スプレッドの取引あたり. 横切って 420 取引, それです -$550.20 スプレッド.

総コストが広がっています, 手数料およびロールオーバー:
$550.20 + $239.80 + $3.05 = $793.05

取引ごとに, それです $1.78 私の見積もりから商品あたりのコスト.

バックテスト上の総利益がありました $956.65, しかし、私は約逃しました $550 それの取引がされるまで起動しませんでしたので、 17:00 1月の28日. それはどこかの周りのバックテストの利益を残します $406.65.

これは、再推定損益を置きます $406.65-$793.05 = -$386.40. 実際の損失は -$469, これは私が感じるが、私は1月に寄贈されましたどのくらいの利益を推定していたという事実に基づいた合理的な矛盾であります 28 代わりに、特定のために知っているの.

結論は、私はFXCMでこの取引をオフにする必要があるということです. 私は彼らのアクティブトレーダープログラムに参加し、最上位層で取引場合でも、, それだけで私は半分手数料を救います. 取引コストの大半は、スプレッドはなく手数料であります. 私は真剣に私は指値注文を掲載することにより、市場を行うことができますブローカーへの移行を検討しています. しかし、最初に, 私は自分自身とクライアントの取引コストを見直すために私Pepperstoneアカウント上で移動する必要があります.

ライブデモ指値注文との新たな戦略をテスト

11 月 24, 2015 によってショーンオバートン 17 コメント

私は素晴らしい見てbacktestsですべての時間を思い付きます. これは、使用して最新の例であります SBスコア.

取引コストのない新たな戦略の株式曲線.

得られた戦略の自由と仮想的なバージョン $79,618.82 の合成されていない復帰のための 796.19% の期間にわたって 3 年. 戦略は、すべての主要なFXの十字架の売買. 伝えることができます。, 信号品質は、複数の市場条件にわたってほぼ一定のままであります. それは素晴らしいに見えます.

問題は、取引コストであります. それは、常に生活を困難にするコストを取引です.

取引コストがによって利益をドロップ 98.22%

私はいつもそれが取引コストを仮定することになると頻繁に悲観的な見方をすると滑り. それは、知的誠実さの多くを必要と, しかし、バラ色の仮定を回避するための努力をして道を多くの痛みと失望を保存します. 仮定は、我々は北のスプレッドと滑りを前提とクロス通貨に本当に厳しいです 5 ピップ.

悲観的な取引コストの仮定でのパフォーマンスだけで作るに低下 $1,000 利益で. 戦略は、ごみ箱に移動する必要がありません。, それがプライムタイムの準備ができてからは程遠いです. それは成行注文と取引することは理にかなって何のシナリオはありません.

一般的特性

一日あたりの平均取引: 39
通貨ペアが取引します: 27
精度が 95 パーセント: 66.52%
スタイル: 平均回帰
グラフ: 1時間ごとに

安価で取引する方法

私は悪名高い質素です. 大学で私の友愛兄弟の一つがまだ小銭をカウントし、MS Moneyでそれを追跡する私についての物語を伝えます.

精神のようなものは私の妻は狂わせます… それはトレーダーのための本当の資産です! トレーダーらによると、他のすべての事業者等の余白に自分のお金を稼ぎます.

私はわずかにひねりを加えたこの新戦略をコーディング昨日の午後を過ごしました. 代わりに、一つ一つの取引に広がりを支払います, 私は指値注文を使用している場合をしようとすると広がりを稼ぎます?

ユーロドルの現在の生の広がりがあります 0.3 ピップ, 価値があります。 $0.03 microlotあたり. 売買手数料は、 $0.03 microlotあたり. 私は余分を獲得した場合 $0.03 microlotあたり, 少なくとも取引コストをカバー. 生の広がりがあるNZDCHFのようなペアで 1 pip, それが余分に追加されます $0.04 ($0.10 – $0.03) 側あたり. すなわち, エントリー信号が余分になります $0.04 出口も余分になります $0.04 一つ一つの貿易.

NZDCHF上でも静かなペアは、まだすべてのバーにノイズの程度を示します. 私はそれをバックアップする任意の研究を行っていません, しかし、私の主観的な経験は、芯のことを言います 90% または棒の複数は、少なくとも限り、スプレッドが広いようになります.

トレーダーらによると、他のすべての事業者等の余白に自分のお金を稼ぎます.

別の方法は言いました, EURUSDのスプレッドがある場合 0.3 ピップ, その後オープンと低価格との差に 90% バーの少なくともでなければなりません 0.3 ピップ, あまりにも. それは私の前提です, とにかく.

指値注文を使用するための戦略をねじるの例

市場に参入するために私の信号がちょうど現れたと言います. EURUSDのための現在の価格です 1.06457 x 1.06462, あります。 0.5 ピップ. backtestsは私が当ることを前提としてい 1.06462 価格を尋ねると普及を支払います.

私のテストのためのアイデアはで私の指値注文を設定することです 1.06457. 私は、小売業者様ですので、, それは私がポジションを持って取得します前に、私は半分ピップを下に移動するために市場を求めていることを意味します. 私の好意の小さな動きを要求することは理論的には両足を市場に飛び込む以上を稼いでいます.

ライブデモテストが始まります

私は理論的にはバックテストでアイデアをモデル化することができ, しかし、それは無意味にする重要な前提条件があります.

1) 私の中で利用できる平均スプレッド 2009-2011 バックテスト期間は、彼らが今日よりもはるかに広いました
2) スプレッドは一日を通して大きく変化. EURUSDは日常と低く、 0.2 ヨーロッパsesssionでピップ, しかし、簡単にオーバーヒットすることができます 1.0 アジア取引の退屈部分にピップ.

2番目の項目バックテストでは完全に有害である可能性. これは、ライブデモにアイデアをテストし、実際の取引データに近い何かを得るために良いです.

最初 15 ライブデモテストの時間.

私はただ〜 15 テストに時間, しかし、少なくとも、すべてが良いスタートを切りました.

テストの目標は単純です: 少なくとも場所 300 口座の取引. それは、わずか約取る必要があります 2 週間の戦略は非常に非常に活発であるため、.

成功のための基準は、同じように簡単です: リアルタイムデモ取引実績を満たしているかは、同じ期間にわたってバックテストの性能を超えません?

私は11月の夕方の取引開始しました 23, これは、私は私を打つべきであることを意味します 300 取引の10日目の周りの貿易しきい値. 取引頻度は変動しません, それは12月4日ごろ発生した場合.

私は、ライブデモデータを持っているにもかかわらず, 私は11月からの市場参入のバックテストを実行するつもりです 23 12月に 4. デモ取引の場合, これは指値注文を使用しています, 市場参入のバックテストを超えて, その後、私は、戦略は小さなライブ口座で取引する準備ができていると仮定のための合理的な基礎を持っています.

私はまた、ライブ、シミュレーション中に表示されるバグをアイロンています. 以上の可能性, これらの日付は押し戻されます. 私はすでに発見します 2 後にのみ調査が必要な問題 22 取引. それは指定されたとおりに実行していない場合の戦略を判断するポイントはありません.

二度同じ戦略をコーディング?

おそらく転送テスト株式曲線はメタトレーダーからのものであることに気づきました. なぜ私は1つのプラットフォームでテストが、別で実行します? 私backtestsのすべては、シーアで行いました.

あなたが二人を持っている場合は、問題に取り組むと、彼らは両方とも同じ答えに到着, その後、彼らはおそらく問題を正しく答え. 同じロジックは、プログラミングに適用されます. 私は戦略のバージョン戦略と兆銘プログラムのバージョンをプログラムした場合, それらはまったく同じ取引を置くことになっています. 任意の不一致が誰かのプログラミングが間違っていることを意味.

ロジック内のわずかな誤差が劇的に異なる取引の成果につながることができますので、私は日常的にこの方法を使用します. それはたくさんのお金を作り、たくさんのお金を失うことの違いです. [はい], 私は、効率を犠牲にしてい. 戦略の賭け金は、それが作る方が良いでしょうほど高いです 2 人々はそれが適切に行われていたことを知っての自信と引き換えに同じ仕事をします.

メタトレーダーは、すべての措置により先見者に劣ります. 私はメタトレーダーで私のコードを書いた唯一の理由は、私がアイデアをテストすることを切望だということでした. MQL4はコードに私のために簡単です。 – メタトレーダーのためのプログラミング私たちの主なサービスの1つです.

兆銘は来週シーアバージョンをプログラム終了した後 (彼女は感謝祭のためにオフです), 私は彼女に対して私のMT4のバージョンを比較するための基礎を持っています. それはひどく非効率的です, 私はまた、私はまさに私の戦略と一致しないルールに従って取引の分析に数週間を無駄に置かれていますどのように可能性を知っています. 転ばぬ先の杖!!!

余白を太らせる方法

私は小売取引について憎むことの一つは、非常に少数の開催地が真の電子証券取引ネットワークを提供することです. 伝統的な小売外国為替ブローカーの取引は、私はスプレッドが私のために触れて降りてくるのを待つ必要があることを意味. 例では、私はEURUSDを使用しました, それは、市場の動きを必要とします 0.5 私の賛成ピップ私は塗りつぶしを取得する前に.

ECNに取引は大幅に指値注文に塗りつぶしを受信する確率を増加させます. 現在の価格であるEURUSDの例を使用 1.06457 x 1.06462, 私は、入札に買い指値注文を置くことになります 1.06457. 市場では誰もがその時点で販売している場合, それは少なくとも注文の一部がほぼ即座に充填されることを意味します.

効果で, 小売スプレッドの取引が実行のための最悪のシナリオが含まれています. 価格は調整する必要があります 0.5 満たさ得るためにあなたの好意でピップ. あなたは、電子証券取引ネットワークで取引し、価格が下落した場合 0.5 ピップ, あなたは、一つ一つの時間を埋めになるだろう. しかし、あなたはまた、誰が入ってくると、市場でのショートになった場合ので、チャンスは以前より速くいっぱいになることを得ます, 順序はそれを打つために誰かを待っている本に座っ.

スマートトレーダーはマージンを太らせるために彼らの力のすべてを行います

私は今、デモテストを進めています. それが満たしているか、バックテストの結果を超えた場合, 私はこの方法は、ライブ取引のための準備ができていることの可能な信頼度が最も高いことがわかります. 私はおそらく最初の月のために数千ドルから始めましょう. その後、, それが成功した場合, 私は実際にそれを拡張するために始めましょう.

すべての取引は、H1チャート上で発生しなければならない理由はありません. 私はいつも1分の取引間隔をシフトすることができます, 2分… 五十から九分. とにもあり, それが可能です

私の理想的なシナリオは、ECN会場に戦略を取引することです, そのうちの最低残高が必要です $250,000. お金の量は私が危険にさらして快適だよりもはるかに高くなっています. 取引の古いルールは、あなたが快適に失っているよりも多くを危険にさらすことはありませんということです.

それは私がおそらく戦略が可能な限り最高の環境で動作を確認するために、パートナーを探してされますことを意味します (ECN). あなたはおそらく、そのパートナーです? もしそうなら, info@onestepremoved.com~~Vと自分を紹介して電子メールを送信. 何も、数ヶ月のために起こりません, それは、常に関係を構築し、プロジェクトと快適に感じるようにしばらくかかります.