アルゴリズムと機械の外国為替戦略 | OneStepRemoved

マルチンゲール外国為替戦略のリスク

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マルチンゲール外国為替戦略トレーダーを意味する長期統計が戻ることを賭けることの危険な方法を提供しています。. 外国為替トレーダー使用するマルチンゲール コスト平均戦略負けトレードの平均ダウン. These strategies are risky and long-run benefits are non-existant.

ここでは、マーチンゲール戦略が外国為替トレーダーに魅力的な理由:

最初, 理想的な条件などプラスのキャリーの下, マルチンゲール戦略を提供する予測可能な利益の結果、最終的な勝利の「本命」に見えるもの.

2 番目, マルチンゲール外国為替戦略は、任意の予測能力に頼ってはいけない. これらの戦略からの利益は、時間をかけて数学的な確率に基づいています, 特に、自分の根本的な知識と経験を使用してトレーダーが市場巧みな外国為替ではなく. 彼らはトレーダーの「貿易狩り」スキルがない純粋なチャンスより時でさえ働くことができるので、初心者のトレーダーようマルチンゲール戦略.

3 分の 1, 通貨ペアはかなり長い期間にわたって範囲で取引する傾向があります。, 同じ価格レベル何度も頻繁に見直さ. 「グリッドの取引と同様,"可能性があります通常複数入口と出口で取引の範囲.

マルチンゲール外国為替戦略が特定の貿易の勝利のチャンスを改善しないことを最初から理解することが重要です。, その主な利点はそれが損失を遅らせます. 希望は、彼らは再度有益になるまで負けが開催されることができることです。.

マーチンゲール戦略、コスト平均に基づいてください。. 戦略を意味する 1 つの勝ちトレードが発生するまで、すべての敗者後貿易のサイズを倍増. その時点で, 2 倍の数学力のため, トレーダーが利益の位置を終了する期待しています。.

Risky Martingale strategy

「2 倍」を失うことに露出の取引, すべてのエントリ ポイントで平均エントリ価格を下げる.

勝つの簡単な例

下表しくみを示していますマルチンゲール戦略シンプルな取引とゲーム, 各ラウンドは、 50% 勝利のチャンスと 50% チャンスを失う.

出資比率 結果 利益/損失 現在の残高

$100 獲得しました。 $100 $100
$100 獲得しました。 $100 $200
$100 失われました。 -$100 $100
$200 失われました。 -$200 -$100
$400 失われました。 -$400 -$500
$800 獲得しました。 $800 $300

この単純な例では, 外国為替トレーダーは、標準的な価値がある位置のサイズ $100 口座の株式に. 同じ通貨ペアのそれぞれの勝ちトレードの, その後位置のサイズは同じに保たれて $100.

貿易が敗者, それぞれの連続した敗者の貿易のサイズを倍増します。. これを「倍増」と呼びます外国為替の貿易業者は幸運場合, いくつかの取引の中で彼または彼女が勝者を楽しむ.

マルチンゲール外国為替戦略が勝つとき, 元の貿易量を含む以前のすべての損失を回復する十分な勝利します。, プラス追加の利益.

実際, 勝ちトレードは、常に純利益の結果します。. これは、ために発生します。:

2n = ∑ 2n 1 +1

N は、トレード数です。. だから, 次の成功者から任意の数の連続した損失のドローダウンを回復します。, 優勝を達成するまでそれぞれの貿易を倍増を続けるも十分な資本金はトレーダーと仮定すると.

勝ちトレードが発生する前に取引口座をドローダウンをお金が不足実行可能性があります可能性があるマーチンゲール戦略の主なリスク.

マーチンゲールの基本外国為替取引システム

実質の外国為替の取引で, 通常リジッド バイナリ結果がない-貿易は利益または損失の変数量を閉じることができます。. まだ, 晴らしいマルチンゲール戦略は変わりません. トレーダーは、単に利益目標としてピップ数を定義します, 停止損失しきい値としてピップの特定の数.

以下最近ユーロ/米ドルの例の表示市場の下落で平均ダウンで, 両方の利益目標とストップロス レベルで設定 20 ピップ.

レートが注文多くエントリ平均エントリ絶対低下もバランスを破る

1.3500 購入します。 1 1.3500 1.3500 0.0 0.00 $0
1.3480 購入します。 2 1.3480 1.3490 -20.0 10.00 -$2
1.3460 購入します。 4 1.3460 1.3475 -40.0 15.00 -$6
1.3440 購入します。 8 1.3440 1.3458 -60.0 17.50 -$14
1.3420 購入します。 16 1.3420 1.3439 -80.0 18.75 -$30
1.3439 販売 16 1.3439 1.3439 -61.2 0.00 $0

最初, トレーダーを購入します。 1 多くの価格で 1.3500. 価格は、トレーダーに対して移動します。, ダウン 1.3480 ストップロスをトリガーします。.

取引システム アカウント 1.3480 として、 “理論的です” 損失を停止します。, まだそれは位置を清算しません。. 代わりに, 既存の位置のサイズの 2 倍のための新しい貿易が表示されます。.

だから, 上の表の 2 行目は、1 つのより多くの位置に追加を示しています. これによりの平均エントリー価格 1.3490 2 つのロットの.

未実現損失が同じであることに注意することが重要です。, まだ今トレーダーが必要のリトレースメントだけ 10 ピップもを破るために, ない、 20 最初の貿易の損失によって想定のピップ.

未実現損失を回復するために必要な相対的な量を削減""貿易のサイズを 2 倍にして平均化. さらに多くの取引を平均することによって, 損益分岐点の値が指定の停止損失レベルにまで近づいてくる一定レベルに近づく.

上記の例を続行, 5 貿易エントリの平均価格は、します。 1.3439 だから価格がそのポイントを上方に移動、, 全体的な平均保有損益分岐点の水準に到達します。.

この例では, 最初の 4 つの取引が損失, 5 番目の貿易の利益によってカバーされたすべてが、. 機械的な外国為替取引システムは、取引損益分岐点の水準以上のこのグループを閉じることができます。. または, システムは大きい利益のための通貨ペアを保持できます。.

晴らしいマルチンゲール戦略が正常に動作したとき, トレーダーは、1 つの勝者とすべての損失を回復できます。. まだ, トレーダーが勝者を待っている間回復不能なドローダウンを被る可能性があります主要なリスクは常に.

マルチンゲール外国為替戦略についての注意事項

数学的・理論的視点から, マーチンゲールの外国為替取引の戦略を動作するはずです。, 長期的な一連の取引はこれまで失われません。.

まだ, 現実の世界で完璧なマーチンゲール戦略必要無制限の大文字と小文字, 1 つの勝者を達成する前に、トレーダーから損失の非常に長い文字列に直面するかもしれないので. ほとんどの業者が必要なドローダウンに られる.

あまりにも多くの連続負けトレードがある場合, 貿易シーケンスは、損失で再びサイクルを開始する前に閉じる必要があります。. アカウントの持分に比例して非常に小さな初期位置サイズを守ることによってのみトレーダーが生存のための任意のチャンス.

皮肉なことに, 合計ドローダウン上限, 貿易シーケンスで失うことの低い確率, まだ大きな損失になる場合、またはそれが発生したとき. この現象は「タレブ分布」と呼ばれる多くの取引, 損失の長い文字列が起こる可能性が高く、.

マーチンゲール システムとの取引のリスクを失うシーケンス中に露出は指数関数的に増加するため、この問題が発生します. 順番 n 負けトレード, トレーダーの露出増加します。 2n 1.

だから, トレーダーはトレード シーケンスを途中で終了させる場合, 損失が非常に大きい. 反対に, マルチンゲール外国為替貿易からの利益のみが直線的に増加します。. それは、1 トレード当たりの平均利益の半分に比例, トレード数を乗じた.

使用通貨ペアとエントリ ポイントを選択する基になる取引ルールに関係なく, トレーダーが唯一の権利である場合 50% 時間の (偶然と同じ) 勝ちトレードの総期待された利益になるし、:

≈ の利益 (½ n) G x

とき n 総トレード数は、 G 各貿易の利益の額は、します。.

しかし, 1 つ大きな負けた貿易はこの量を 0 にリセットします。. 上記の例を続行, トレーダーの制限に設定した場合 10 ダブル ダウン取引, 最大の貿易の多くのサイズになります。 1024. あった最大量だけ失われるだろう 11 連続で負け.

上記の式によると, この発生の確率は (½)11. 他の言葉で, トレーダーが最大量を一度失うこと期待されるすべて 2048 取引.

後 2048 外国為替取引:

• 期待利益は、します。 (½) x 211 x 1 = 1024

• 期待最悪の単一の損失は -1024

• 期待純利益 0

シンプルなチャンスよりも優れているトレーダーの取引を選択する戦略と仮定すると, マルチンゲール システムは常に、少なくとも 50-50 成功のチャンス.

もう一度, マルチンゲールは、貿易の勝利のチャンスを改善しません。, それは単に損失を延期または潜在的損失を避けるため、十分な長さの位置にとどまることによってトレーダーに役立ちます. それは危険です。, 非常に少数のトレーダーは、長期的にマーチンゲール戦略で成功していると.

マルチンゲール外国為替戦略は、通貨の価格範囲で取引されている場合にのみ動作します。

いくつかの次のトレンドのトレーダー使用勝ちトレードを 2 倍を含む「逆マーチンゲール」戦略, すぐに損失を削減し、. しかし, マルチンゲール戦略トレンド市場の間に苦しむ傾向にあります。. 唯一の機会の範囲の次のトレンドではなく取引から来る.

課題をトレンドではなく範囲バインド プラスのキャリーで通貨ペアを選択することです。. と, 取引システムをプログラムして、急な修正が発生した場合は、位置をゆっくりお寛ぎください。.

マルチンゲール外国為替戦略は収量を高めることができます。

マルチンゲール外国為替戦略の 1 つの臨時の使用は収量を高めること. 一部のトレーダーは大きな金利差と通貨ペアの正キャリー外国為替取引とマルチンゲール戦略を使用します。. その方法, オープン取引時正のクレジットを蓄積します。.

ドローダウンを制限することによって 5% 口座の株式の, 一部のトレーダーを達成します。 0.5 宛先 0.7% ユーロ/スイスフラン、ユーロ/ポンドはかなり長い期間にわたって狭い範囲で取引されて場合マルチンゲール戦略を使用して、毎月のリターン.

トレーダーは、外国為替の価格は新しいトレンド分割することにより生じるリスクの監視の目を維持する必要があります。, 支持と抵抗のレベル、特に周り. もう一度, マーチンゲールは範囲バインド通貨ペアでのみ動作します。, ないもののトレンドを分析.

マルチンゲール外国為替戦略のドローダウンの制限を計算する方法

マルチンゲール外国為替戦略を危険にさらして喜んでトレーダーのため, 決定する最初の事はポジション サイズとリスク. この例を簡潔にする, 力を使ってみましょう 2.

取引ロット数は配置ことができますダブル ダウン貿易脚の数を決定します。. たとえば, 場合は、最大値は 256 たくさん, これにより、 8 ダブル ダウン足.

取引することができます最大の多く = 2脚の数

そのストップロス ポイントに達するとき、シーケンスの最終取引が閉じている場合, 最大ドローダウンになります:

ドローダウン < 最大ロット数 x (2 ストップロス x) 多くのサイズ x

だから, と 256 マイクロロット, ストップロスの設定 40 ピップ, 最大ドローダウンになります。 $2048.

取引システムは、損失の前に耐えることができるの平均数を決定するには, 計算を使用します。:

2脚の数 + 1

現在の例では, その数は 29, または、合計 512 取引. それらの後 512, トレーダーに苦しむことを期待します。 9 連続負けトレード.

外国為替戦略のみ存続可能ドローダウンの管理方法は「ラチェット」システムを使用する、マルチンゲール: 利益を得て、, 取引場やドローダウンの制限サイズは両方増加段階的.

貿易シーケンス持分実現利益を許可のドローダウン

1 $1,000 $1,000 $25
2 $1,025 $1,025 $5
3 $1,030 $1,030 -$10
4 $1,020 $1,020 $5
5 $1,025 $1,025 $20

このラチェット調整は、機械的な取引システムによって自動的に処理する必要があります。, 一度トレーダー実現持分の割合としてドローダウンの制限を設定します。.

エントリ

マルチンゲール外国為替戦略で入力信号の, トレーダーは時々「フェード」または貿易の範囲から偽ブレーク アウト. たとえば, 通貨ペアの価格が 15 日間移動平均上のピップ数を移動するとき (MA), 売り注文が配置されます。.

このメソッドを使用する場合, 価格を取り出すかわりに元の範囲に戻ってたどるが高確率を示す信号でだけ行動することが重要です。.

利益ターゲットと停止損失

また、ストップロス ポイントと利益目標を適切に設定することが重要です。. 1 つの手, システムがあまりにも多くの取引を開きます使用されている値が小さすぎる場合. 反対に, 値が大きすぎる場合、システムできないことがあります生き残るために十分な連続した損失を維持するために.

晴らしいマルチンゲール戦略, 最後のストップロスのポイントだけは、実際に取引されて. 取引がある清算実際にではないので、すべての以前のストップロスのレベルが「理論的な」ポイントです。, これらの各ポイントで二重の位置サイズの新しい貿易が追加されます実際には、.

マーチンゲールの取引は、セットとして一貫して扱われなければなりません。, 個別ではなく. 外国為替取引を一連の取引の全体が収益性の高いときは、アウト戦略を閉じるだけマーチンゲールを使用して, それです, オープン取引の純利益があるとき.

マルチンゲール トレーダーは、勝ちトレード連続 2 倍の損失からドローダウン取引口座を排水する前に達成されることを期待しています。.

利益目標とストップロスポイントの選択はまた、取引時間枠や市場のボラティリティに依存します. 一般に, 低い揮発性は、システムが小さなストップロス値を使用できることを意味します。.

一部のトレーダーは、どこかの利益目標を設定間 10 宛先 50 ピップとの間の停止損失値 20 宛先 70 ピップ. このためいくつかの理由があります。.

小さな利益目標が早く達成される可能性が高まります, 収益性の間、貿易を閉じることができるので. と, 以来、利益の位置のサイズの急激な増加による配合, 小さな利益目標値は効果的なことがあります。.

リスク報酬の比率を変更しない小さな利益ターゲットを使用して. 利益が短くても、, 得るため近いしきい値負けに勝利の全体比が向上します。.

利点と欠点のマルチンゲール外国為替戦略

マーチンゲールの外国為替取引の戦略は非常に限られた利点します。, 取引のルールを定義し、専門家のアドバイザーやその他機械的な取引システムにプログラムしやすいなど. と, 損益ドローダウンについて結果が統計的に予測表示します。. 同様, マルチンゲール戦略は、市場の方向性を予測するか勝ちトレードを選択するトレーダーの能力に頼ってはいけない.

しかし, Martingale forex strategies are invariably losers in the long run. They simply postpone or avoid losses instead of creating standalone profits.

と, 損失が利益を獲得した場合、位置のサイズとドローダウンの制限を調整することによって慎重に管理しない限り、, 晴らしいマルチンゲール戦略特に過酷なドローダウンの中にお金がなくなることがあります。. これは、ようになるためリスクが指数関数的に増加, yet the profits only increase in a linearly.

要約すると, マルチンゲール外国為替戦略は正キャリー通貨ペアに集中する経験豊富なトレーダーによる取引範囲の限られた期間中に使用する場合に役立つ可能性があります。. まだ, the risks are overwhelmingly negative.

今試してみましたマルチンゲール「ダブルダウン」戦略外国為替の取引の?

外国為替のキャリートレードが利益を得るために2つの方法を提供しています

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The forex carry trade is a type of strategy in which traders sell currencies of countries with relatively low interest rates, and use the proceeds to buy currencies of countries that yield higher interest rates.

Forex carry trading leverages the differences in interest rates between countries. たとえば, one country’s central bank may lower interest rates in order to create economic stimulation, while the central bank in another country maintains higher interest rates.

効果で, the forex trader borrows money in one country with a lower interest rate, and invests it in another country with a higher interest rate, and keeps the difference in yield as profit.

A positive-carry forex trade (or simply “carry trade”) means that the position has a positive spread between the interest rates of the currencies. The carry trade strategy can capture this spread, and the profits depend on the leverage applied through the mechanical trading system.

forex carry trade

Unlike more-complex strategies, forex carry trading is simple and effective. When market conditions are right, I enjoy good success with forex carry trading using mechanical strategies based on daily time frames.

What is “carry trading”?

Each forex transaction involves buying one currency, and selling another currency to finance that purchase. The “carry” of a currency or any other asset is the opportunity cost of holding that asset.

たとえば, the carry of a gold ingot is the cost of storing it in a secure warehouse. The carry of a $100 bank deposit is the interest received on the account, while the carry of a $100 bill in cash is the loss from inflation during the holding period.

Regarding the carry of forex pairs, the gain or loss is determined by the interest-rate differentials between the subject currencies.

For nearly two decades, the low borrowing cost of the Japanese Yen has been offering opportunities to savvy traders in stock markets as well as commodity markets. たとえば, some carry-traders have been buying Chinese or U.S. equities while shorting the Yen.

How does forex carry trading work?

In order to profit, forex traders must generally be correct about the direction of price movement. If a currency pair is interest-rate neutral, or if the carrying cost of the purchased and sold currencies balance out, then the only way to profit is by the currency pair’s price movement.

まだ, carry trading offers forex traders an extra dimension of profitability. When the carry is positive, the forex position can accrue positive income even while market fluctuations cause a short-term loss in currency value.

たとえば, in buying one lot of EUR/USD, the trader is buying one lot of Euros, and selling one lot of Dollars. By maintaining the position overnight, the trader pays interest on that currency which was sold, and he or she receives interest for the currency which was purchased.

だから, この例では, if the interest received from the purchased Euros is greater than the interest paid for the sold Dollars, the trading account gains simply by holding the position.

The longer the winning position is held, the greater the possible interest income and the thicker the cushion against fluctuations in the market.

A forex carry trade creates an extra opportunity for profit as well as a layer of additional protection. と, the carry trade can also increase the potential longevity of a holding.

Part of the appeal of forex carry trading is the possibility of earning interest. 通常, income accrues daily for long carries with triple rollovers. Here’s the calculation to approximate daily yield:

[(Interest Rate of the Long Currency) – (Interest Rate of the Short Currency) / 365] x Notional value of the position

だから, たとえば, for one lot of NZD/JPY with a notional value of 100,000 the interest can be calculated like this:

[(0.0333 – 0.0033)/365] x 100,000 = about $8 1 日あたり

This amount will be approximate, since banks use overnight rates which fluctuate daily. As well as yield for forex traders who are long NZD/JPY, traders whose strategies involve “fading” the carry, or else going short NZD/JPY can also earn interest.

How to prepare for forex carry trading

The first step toward a forex carry trade is to check the relative yields between forex pairs to discover which pairs offer the highest yields, and which offer lower yields.

Some of the most profitable carry trades involve forex pairs such as the New Zealand Dollar/Japanese Yen and Australian Dollar/Japanese Yen because their interest-rate spreads are often high.

In mid-June 2014, the benchmark LIBOR interest rates regarding the top currencies for forex trading were:

米国. (米ドル) 0.54%
Australian Dollar (豪ドル) 3.35%
ニュージーランド (NZD) 3.33%
Swiss Franc (スイス フラン) 0.18%
Japanese Yen (円) 0.33%
Eurozone (ユーロ (EUR)) 0.46%
カナダ (CAD) 1.78%
U.K. (英国ポンド) 1.03%

Based on the interest rate inputs and price data feeds, the mechanical trading system mixes and matches forex pairs with the lowest and highest yields.

Since Australia and New Zealand usually have the highest yields while Japan and Switzerland have the lowest yields, they often provide good trading opportunities. Under the current circumstances, a likely forex carry trade is to buy AUD/JPY or NZD/JPY.

When does forex carry trading work best?

Forex carry trades work best when countries’ central banks are increasing their interest rates, or have announced plans to do so.

Although small, independent forex traders are often focused on gains from capital appreciation, large institutional investors usually seek gains from yield as well. For traders, the key is to enter the forex carry trade as near the beginning of the interest rate-increase cycle as possible.

When a country’s central bank raises interest rates, large investors often borrow money denominated in that country’s currency and open carry trades in the forex markets. This pushes the currency price even higher.

Forex carry trades also work well when marketplace volatility is low, because investors and traders are willing to accept more risk. Large traders are happy to receive the yield, even if the currency price doesn’t move. 効果で, as long as the price doesn’t drop, forex carry traders can earn money simply by waiting.

When does forex carry trading fail?

Forex carry trades can work well, yet they’re vulnerable to both overall volatility and specific shocks. Interest-rate shocks and changes in economic policies may adversely impact any low-yield or negative-carry currency pairs.

と, they can cause catastrophes for high-yield, high-risk positions, especially in the JPY currency pairs, and sometimes in CHF pairs, あまりにも. Forex traders occasionally take risky short positions against Japan’s current account surpluses and it’s predictable external financing needs.

When a central bank changes its monetary policy, the value of its currency tends to respond quickly. If a country’s central bank begins to reduce interest rates, the carry trades in its currency become less profitable and more risky. For successful carry trading, the value of the currency pair must either stay the same or rise.

If a country’s interest rates fall, foreign investors lose interest in going “long” the related currency pairs. これが起こるとき, foreign demand for the country’s currency pairs weakens, and the price usually drops.

明らかに, a forex carry trading strategy will fail if the currency exchange rate is devalued by any amount greater than the average annual yield spread of the subject currency pair. と, because of leverage, losses from a losing carry trade can quickly become overwhelming.

同様, forex carry trades can also fail if a country’s central bank intervenes in foreign exchange markets by buying or selling currency in order to keep prices from rising or falling.

For countries which depend on exports, an overly-strong currency can reduce the demand for those exports. と, countries with weak currencies may intervene in order to boost their currencies’ prices. 任意のイベントで, even a rumor of intervention can end the profitability of forex carry trades.

Forex carry trade strategies

As an example of a basic forex carry trade strategy, a mechanical trading system might execute trades in AUD and USD pairs when the U.S. Federal Reserve “talks up” interest rates at the same time that the Australian central bankers end their own interest-rate tightening.

Carry trades involving JPY have been especially popular among forex traders. Fueled by perennially-low Japanese interest rates, many investors and traders borrow money there and invest it elsewhere at higher interest rates. The excess or spread between the two interest rates is the trader’s profit.

In the recent past, the low-lying Yen has been joined by a cheap Dollar, so anything priced in dollars has risen. Here’s a typical yen-carry trade: The trader borrows JY to fund the purchase of the higher-yielding currency.

So long as the currency exchange rate between Japan and the other country stays the same, the forex trader can gain as much as the difference between the two countries’ interest rates. Outsize gains can follow when high leverage is used in a winning trade.

Even if yield spreads appear small, the use of strong leverage can mean big gains. In the best trades, the profits come from both capital gains and positive yields.

Under ideal conditions, the interest-rate spread widens because the interest rate in one country remains the same while the rate in the other country moves in the desired direction for an extended period of time.

もちろんです, a winning forex carry trade strategy involves more than simply going “long” a currency with a high yield while going “short” a currency with a low yield. Although current interest rates are important, future interest rates are most important of all.

Many forex carry trades are executed by large institutional investors and held for periods of months or even years; these investors typically seek yield instead of capital gains. まだ, smaller traders can also profit from carry trading.

When the interest rate differential between a currency pair is significant, traders often find profitable opportunities by buying on dips in the same direction of the carry. This strategy is usually more profitable than trying to “fade” the carry.

まだ, forex carry traders armed with good mechanical trading tools can profit by fading the differential in strong-weak pairs. The right algorithms can ensure that traders don’t remain in “short” positions so long that interest works against them.

For short-term traders, earning interest helps reduce the average cost of the trade, while paying interest increases the cost of the position. Although the currency-pair differentials aren’t significant intraday, during a three-to-five day trade they become much more important.

Risk management

Because of the leverage offered through forex carry trades, risk management is critically important for success.

Forex carry trades work best when markets are either complacent or optimistic. Central banks in various countries frequently take steps to increase or decrease their interest rates. Any hint of uncertainty about interest rates or overall economic conditions may cause investors to exit from carry trades.

Forex traders can help manage risks by choosing perhaps 3 each of the highest- and lowest-yielding currencies, instead of concentrating on only the single highest and lowest yields. その方法, if one currency experiences a jolt that causes a loss, the other currencies may be somewhat insulated.

Through the magic of mechanical trading systems, portfolio allocations can be tailored based on interest rate curves and monetary policies from central banks.

Carry trading can carry you to success

ほとんどのトレーダーのため, the returns from investments in assets with low interest rates are ho-hum. まだ, forex carry traders can take advantage of strong leverage to enjoy returns with both capital gains and interest yield.

Forex traders who understand how to program mechanical trading systems for carry trading can profit even from relatively thin spreads. A well-crafted expert advisor (EA) can receive global interest rates and other fundamental inputs and can help implement a successful forex carry trade strategy.

Do you carry-trade regularly?

数学的期待値各国通貨の外国為替取引

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いくつかの外国為替トレーダーは、すべての通貨の同じ取引戦略を使用します。, 他は取引されている通貨ペアに応じて全く異なる戦略を使用しています。. または, トレーダーは複数の通貨ペアで複数の戦略を使用可能性があります。, おそらく 1 つの戦略の一極集中から生じる水位低下のリスクを抑えながら利益を高めるために.

エキスパートアドバイザー (EA) 入力パラメーターを最適化することが可能, まだ彼らはありません必ずしもやすく個別の戦略を 1 つのシステムにまとめ. と, さまざまな外国為替の戦略を一緒にマージするとき重複または相関ドローダウンからリスクの増加を表示可能性がありますテスト.

アルゴリズムを使用してください。, トレーディング システムの通貨ペアで確認でき、入力パラメーターによると特定の操作を実行. 複数通貨, マルチ ・ システムの EA は、すべて取引戦略サイド ・ バイ ・ サイドを査定するために制作することが. 場合に、指定したアカウントにアクセスする 1 つの EA だけを許可、これは役に立つかもしれません.

それは外国為替取引のさまざまな条件の下で別の通貨ペア間でも動作するシステムを開発するために挑戦することができます。. 複数通貨の取引のための広く知られているシステムのほとんどが次のトレンド戦略に基づいてください。, Donchian チャネルのブレイク アウトなど, 非常に長期的な動向から利益を得るように設計されています、. まだ, 複数通貨戦略を示す必要があります外国為替トレーダーのための典型的な時間の地平線の上受賞「エッジ」を明確に示す.

Mathematical expectation forex strategy

たとえば, ユーロ/米ドル、米ドル/円でうまく動作するシステムのために信号ボラティリティと 2 つのペアの潜在的な関係にもかかわらず成功の可能性が高いが必要. と, 取引はかなり短い期間中に勝者になる必要があります。. そうでない場合, 一極集中や過度のドローダウンのリスクを作成可能性があります相関ペアを取引.

4 つの主要な通貨ペアの取引で収益機会が多い — ユーロ/米ドル, 英ポンド/米ドル, 米ドル/円、米ドル/スイスフラン. 数学的期待値に基づいた戦略を使用して良好な成功を楽しんできました (私). 私を使用してデータやスポットの包括的な取引の機会を分析し、4 つの主要な通貨ペアの取引開始/終了ポイントを計算.

数学的期待値は、外国為替取引に勝つ可能性を予測します。

よくプログラムされた EA は私にヘルプは、複数の通貨ペアで動作するシステムを構築するためのツールを使用することができます。. 私は助けた数リアルタイムで動作し、バックテストによる長期的な収益力を示すシステムを開発.

最近, トレーダーは、テストに戻る、外国為替取引システムのための戦略を微調整するデータ マイニング技法を使用して場合に発生する欠点の認識が高まっています。. システム パラメーターの置換のような代替システム開発方法 (SPP) 利用可能になりましたと、データ マイニングのバイアスの問題を避けるためのトレーダーを助けることができます。.

場合は慎重に行う, SPP はまたはデータ マイニング、一連の 4 つの主要な通貨ペア間で信号を生成する良い品質指標を構築を支援します。. その後、, 専門家アドバイザーが貿易かが有益かどうかを数学的期待値を計算します.

最後に, フィルターを指定して、勝利は、一貫して正確な戦略を見つけるためにテストの問題です。, 収益性の高い信号. 入り口と出口のポイントに現在ボラティリティ調整数学的期待値を使用して機械的な取引システムを計算します。.

成功の数学的期待値を計算します。

数学的期待値 (私) 貿易が開いていた全体の時間を経験した最大の一時的な利益を測定する統計は、します。. 最初最適 F ポジションサイジングの下に普及とラルフ ・ ビンスが開発したお金の管理ルールだった. 数式です。:

数学的期待値 = MFE-メイ

数学的期待値ツールを与える通貨トレーダー勝利のシステム開発における予測「エッジ」. 私は、最大の有利な遠足の概念に従って定義します。 (財経部) ・最大の副作用行楽 (メイ). 機械的な取引システムでリアルタイムで私の値を計算できます。.

最大有利な遠足 外国為替貿易前に有利な貿易で最大のバランスは閉じられますが, 期間中に最終的な価格に関係なく, 毎日かどうか, 時間単位または細かく. MFE は貿易が開いている間に達成した最高の肯定的なバランス.

最大の不利な遠足 トレード中に最大の含みや一時的な損失は、します。, 関係なく、かどうか貿易として閉鎖された敗者か. メイは、開いていた貿易の最低の負のバランス.

定量化し、特定の外国為替のペアから ME を分析するために, トレーダーことができます単に平均 MFE を計算や過去の取引数が多いため前の平均. 数学的期待値に等しい最大有害遠足マイナス最大有利な遠足.

平均 MFE が平均前より大きい場合, 数学的期待値は肯定的なします。. 特定の通貨ペアの財経部とメイの間が大きいほどの比, 有利な潜在的な貿易の見通し.

複数通貨の外国為替取引の数学的期待値に基づいた戦略

ユーロ/米ドルの取引, 英ポンド/米ドル, 米ドル/円、米ドル/スイスフランの数学的期待値に基づく複数通貨戦略, この指標は通常肯定的な一般的に高い, 様々 な通貨ペアの中でと同様、.

位置のサイズを評価しないことが重要です。, または貿易出口ルールやその他のパラメーター、専門家のアドバイザーは、エントリ ポイントを分析. これらのパラメーターは、ボラティリティの調整私に基づく機械的な取引システムで個別に設定できます。, この記事の後半で説明します。.

後エントリ ポイントを決定して、貿易の方向, 機械的な取引システム値を計算財経部とメイ一般的に最初に 10 エントリー価格を超えてバー, その後、 15 バーを越えて, その後、 20 エントリー価格を超えてバー.

エントリ ポイントのシグナルに加えて, 私も位置を開いた直後に外国為替取引の利点がベストかどうかを示します, または平均間隔位置のあることの後で.

私の最も簡単な複数通貨取引戦略の毎日のチャートを使用して、3 つの価格を基にしたルールの組み合わせに依存しています。, 成功を予測する数学的期待値を使用するいくつかのパラメーターのみ.

ロングとショートの取引のための規則は次のとおりです。:

長い貿易 (短い貿易を閉じると) とき:

閉じる > 前日終値
オープン > 以前低
前日終値 > 前閉じる

短い貿易 (長い貿易を閉じると) とき:

閉じる < 前日終値
オープン < 前高
前日終値 < 前閉じる

信号が変わったら、このシステムは貿易を反転させます. だから, システムが開くときに「短い」信号「長い」の位置を受信しました。, システムはロング ポジションを終了し、代わりに短い行く. 同様に, システムに開いているを場合 “短い” 位置、 “長い” レベルを受信しました。, 閉じる短い、長いはすぐに行く.

このシステムの他のパラメーターはわずか 15 日または 20 日平均本当の範囲以上の値に設定されている停止損失トリガー (ATR). この値は同じ方向に新しい信号を受信するたびに更新されます。.

それにもかかわらず, 同じ方向に新しい信号がある場合, 私のシステムは、新たなポジションを追加しません, ドローダウンがそうときに、追加の利益を上回ることを見つけたので.

最後に, 位置に関するシステムのサイズは最大を割り当てます 2% 単一の高私貿易に口座の株式の. いくつかの通貨ペアで複数の信号がある場合, まだ私の計算は、信号間の相関を示しています。, 全ポジションのサイズ以上 2% 持分の.

取引結果

この単純な通貨の外国為替取引システムは、実際の取引でまともな結果を示しています。, 20 年間でバックテストを示していますそれが 20 年間のテストのうち、少なくとも 16 の有益な結果を楽しんでいるだろうと. についての報酬をリスク比を示しています。 1.7 周りの勝者の割合 45%, 利益率はほぼ 1.4.

まだ, ドローダウンは長くすることができます-後部-検定試験下で見られる最も長いドローダウンだった以上 1000 日. 利益にドローダウンこの戦略を使用する場合の比率は購入保有株式と同様, 比率の後部-検定試験については 0.35 トータル ・ リターンのよりも 500% 20 年間のバックテスト中.

複数通貨取引戦略の私を使用してのリスク管理

MFE とメイが平均値を知ることによって, 外国為替の貿易業者は利益ターゲットやストップロス ポイント計算される最大有利な遠足や不利な遠足の最大値を超えてピップ数を追加することにより取引を終了する複数通貨機械システムをプログラムできます。.

平均, 時間をかけて、外国為替に勝つために取引システム達する必要があります利益目標よりも頻繁にそれに触れるストップロス出口のレベル.

たとえば, 私のシステムの平均の前を見ている場合 35 ピップとの平均財経部 55 ピップ, 取引可能な機会があります。. 利益目標が予想されます。 50 ピップ, あります。 5 MFE より小さいピップ, ストップロス出口を設定できると 30 ピップ, あります。 5 前を超えてピップ.

システム設計をについてください。, 利益目標とピップの固定数を設定する代わりにボラティリティに応じてストップロス ポイントを定義する取引システムをプログラムすることが重要です。.

ボラティリティは、複数通貨の取引のための出口を特定するのに役立つ

前述のとおり, 機械的な取引システムは平均真の範囲を簡単に使用できます。 (ATR) 終了ポイントを設定するためにメイと財経部を計算する揮発性依存のツールとして. エントリー価格プラスまたはマイナスの私によると実行可能な ATR の割合が決定されます解析. 十分な大きさのサンプルを持っている, 私は通常、前計算する ATR を設定します。 15 または 20 タイム フレーム.

たとえば, ユーロ/米ドルは約の平均を移動するときの市場の間に 100 1 日あたりのピップ, ターゲット利益ポイントおよびストップロス ポイント現在のボラティリティと私の分析に基づいてシステムを計算する必要があります。.

だから, 貿易のための有利な方向に移動する場合 55 ピップ, 現在の ATR はである場合、 85 ピップ, 移動としてを報告されません。 55 ピップ; 代わりに, として、MFE を報告します。 64.7% ATR の.

時間をかけて, ユーロ/米ドルを 4 つの主要な通貨の MFE にペアを見た, 英ポンド/米ドル, 米ドル/円、米ドル/スイスフランについての MFE 値の周り変動するよう 60% ATR の, 周りの平均のメイ 40% 後一般的なエントリの ATR の 15 期間.

外国為替の取引のボラティリティによると結果を微調整するために, 機械的な取引システムはさまざまなレベルでの利益目標とストップロスのポイントを設定できます。. たとえば, システムは、可能性がありますの利益ターゲットの終了ポイントを設定 55% エントリ ポイントから ATR 値の, MFE の完全な値ではないです。 60%.

と, ボラティリティは、停止損失の終了点を設定必要があります。 45% エントリ ポイントを超えた ATR 値の, ではないです。 40% ATR の. まだ, このシステムは、ストップロスのレベルよりも多くターゲット利益レベルに到達する可能性が高い, 利益目標は、停止損失よりも大きく設定されている限り、勝者が大きくなければなりませんし、.

すべての取引のため, ピップの利益目標と停止損失のための計算された数は常に貿易の瞬間だけボラティリティに基づく, ATR を反映して.

信号が生じたとき, 取引システムは、現在 ATR の値をチェックします。, ピップ利益ターゲットとストップロスのレベルに到達するための正確な数を計算します.

例として, ユーロ/ドルのロングに行く信号があると仮定します。,現在の ATR で 100 ピップ. だから, ターゲット利益ポイントになります 55 エントリ価格以上のピップ (55% ATR 値の). と, 停止損失になります 45 ピップのエントリ価格の下 (45% ATR の).

数学的期待値についていくつかのより多くの考え

数学的期待値は「短い」取引のため一般的に低い, 一部のトレーダーは、オープン後増加する限り 18 バーで私を見ていると, 価格の中に崩壊がによってスイング オープン後バー 80 と同じくらい、.

「長い」取引のため, 私は一般的に長い寿命を持ってください。, 30 の期間まで迅速に増加可能性があります値を持つ, 続ける前にゆっくりアップについて 75 期間. このシステムを使用してください。, 私の平均トレード期間は約 25 日.

ユーロ/ドル取引の最高の利点, 英ポンド/米ドル, 米ドル/円、米ドル/スイスフランについてによって発生するようです。 30 期間. 有利な動きとその平均点過去続け場合, 市場における根本的なバイアスのいくつかの並べ替えは移動を延長することが考えられます.

要約すると, 正のこの基本的な通貨の外国為替取引戦略を活用します。, 私は 4 つのメジャー通貨ペアで共有高. エントリ, 利益ターゲットとストップロス ポイントすべて私に基づいています.

数学的期待値指標が成功を予測するとき, 4 つの主要な通貨ペア — ユーロ/米ドル, 英ポンド/米ドル, 米ドル/円、米ドル/スイスフラン-取引することが正常に一緒にまたは個別に.

あなたは、あなたの取引で私を試してみました?

システム パラメーター置換データ マイニング バイアスを打つ

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最近, an interesting new perspective has emerged regarding trading-system development. The National Association of Active Investment Managers (NAAIM) has just announced 、 $10,000 Wagner Award for Dave Walton of StatisTrade for his pioneering work in exploring a new method for trading-system development, which he calls System Parameter Permutation (SPP).

It’s a well-merited prize, since SPP neatly solves the age-old issue of data mining bias.

This article will summarize the implications of System Parameter Permutation, and the entire 33-page paper can be downloaded ここで. SSP is exciting because it opens up an entirely new horizon in trading-system development. It has the power to help boost quant traders to the next level, so it’s worth taking a careful look.

Many traders have been frustrated by trading system performance that doesn’t live up to expectations, and it seems that data-mining bias (DMB) is mostly to blame. The effects of DMB are misunderstood and underestimated by most traders and system developers.

Even well-seasoned institutional quants fall prey to the effects of DMB, and very few traders have been able to overcome it. The value of SPP lies in its power to mitigate DMB and allow developers to effectively design mechanical trading systems according to their probability of future success, not past success.

System parameter permutation

System Parameter Permutation seems the perfect tool for active traders who only use mechanical trading systems, and it’s said to be effective for trading systems using any time frame. It helps traders answer these two fundamental questions:

What is the long-term performance expectation for a given trading system?

What is the worst-case short-term performance (すなわち. ドローダウン) that must be tolerated in order to achieve that long-term performance expectation?

Defining the parameters for System Parameter Permutation

SPP is intended to be used only with fully-mechanical trading systems using quantitative algorithmic trading rules. だから, it’s perfect for today’s traders.

In order to keep the explanation in his award-winning paper simple and easy-to-follow, the author keeps the definitions and instructions simple.

For the sake of simplicity, the author’s primary study of System Parameter Permutation was based on ETFs using “long” trades only, since shorts would complicate the input assumptions regarding borrowed shares, callbacks, dividends, and interest charges. The author used a historical simulation period of about seven and a half years. Commissions and other costs were calculated at typical levels.

The results of the SPP-fueled simulations were limited to four metrics: Compounded annual returns, maximum drawdown, annualized information ratio, and the annualized standard deviation of daily returns. To compare the effectiveness of SPP in predicting trading-system performance, the simulations were also checked using legacy out-of-sample (OOS) メソッド.

How to mitigate data mining bias?

Data mining bias, also called over-optimization, curve-fitting or over-fitting, is a trading-system developer’s worst enemy.

Most developers build DMB into their systems without understanding what it is and how it poisons systems. 結果として, their systems are doomed to perform worse in the future than historical back-testing would have them believe.

The issues caused by DMB result from the preconditions inherent during the system-development process, namely randomness and the multiple-comparison approach. DMB causes the resulting performance metrics to be inflated on the side of success.

Data mining in order to find the best set of trading rules means that developers end up with only the best results of historical performance, which are not the same as the rules for best future performance.

実際, the law of statistical regression toward the mean indicates that the “good luck” of the past is unlikely to be repeated in the future when using that same set of trading rules.

Savvy system developers use various methods to mitigate DMB, including cross-validation by examining system performance after regression to the mean has already occurred. または, they may attempt to compensate for bias, or multiply their results by a deflation factor in hopes of neutralizing the effects of data mining bias.

このように, DMB creates systematic, difficult-to-quantify errors by focusing on the results from good luck, while ignoring the likelihood of bad luck. 対照的に, System Parameter Permutation accounts for the occurrence of both good and bad luck.

Using System Parameter Permutation to determine system performance

The limitations of DMB mitigation mean that developers often suffer from inaccurate predictions about trading system performance going forward. 対照的に, SPP offers a handy method for accurately estimating performance as well as a way to test the statistical significance of results, free of data mining bias.

すべてのベスト, SPP works very well alongside the standard optimization tools used in commercially-available trading software packages.

Beyond avoiding the issues caused by DMB, System Parameter Permutation also enables traders and developers to objectively check the performance of a trading system’s long-term “edge.” And, it allows them to determine a system’s short-term “worst case” performance. For systems already in use, SPP helps determine when and whether the old rules no longer work.

How SPP works

System Parameter Permutation works by generating a large set of sampling distributions of a system’s performance metrics. Each individual point in the distribution results from a historical simulation of portfolio effects. From these sampling distributions, developers and traders can evaluate the system based on any desired performance metrics.

SPP uses the statistics from these sampling distributions to estimate the system’s performance as well as providing measurements of the statistical significance of the distributions.

In contrast to standard optimization methods, System Parameter Permutation does not merely pick a single “ideal” set of parameters to be used to create a set of trading rules that would have been historically successful. 代わりに, SPP uses すべて the performance data for すべて sets of parameters that were evaluated during the optimization.

For each metric, SPP generates a sampling distribution that incorporates the hypothetical-trade results from all combinations of parameters. This approach is far different from DMB compensation or cross-validation, since those methods use only the result of a single “best” set of trades in order to predict the system’s performance.

SPP relies on the median performance in each distribution for several reasons: (1) The median is not influenced by DMB; (2) the shape of the distribution curve is unimportant; と (3) the median is unaffected by outliers.

The steps to SPP

To generate the performance-metric sampling distributions, a developer must first determine an appropriate set of parameter ranges for the trading system, then create a sampling distribution. SPP is based on the following steps:

1. Determine the scan ranges of the parameters for the system;

2. Divide each individual parameter scan range into the desired number of observation points;

3. Perform exhaustive optimization of every possible combination of parameter values using a historical simulation during the chosen time period;

4. Combine together these simulated results from each and every variant to build a sampling distribution regarding each desired performance metric, such as compound annual return (CAR) and maximum drawdown.

With the System Parameter Permutation method, each point in the sampling distribution is derived from the simulation run according to an individual system variant. Depending upon the time and computing power available to the trading system developer, any number of performance metrics may be checked.

The cumulative distribution function (CDF) is then examined for each metric, in order to estimate system performance and arrive at statistical inferences.

It’s critically important to choose SPP parameter scan ranges carefully to avoid data mining bias. たとえば, if SPP is repeated several times using different scan ranges in search of better results, then it may become infected by a positive bias.

Using SPP to estimate the long-term performance of a trading system

The most important question to be answered by System Parameter Permutation regards the long-term performance of a given trading system. The most accurate long-run estimates are obtained from the sampling distributions based on all available market data. 上記のよう, the median value of the distribution offers the best performance estimate for each metric.

また, traders and system developers can test the statistical significance of these performance estimates, whether in terms of absolute returns or measured against a benchmark. When using SPP, confidence levels and p-values can be estimated directly by using the CDF.

System Parameter Permutation also estimates short-term and worst-case performance

Even though trading system developers are naturally focused on a system’s potential for long-term gains, SPP is also useful for estimating the drawdowns which must be endured in order to achieve those gains.

• All market data are divided into blocks of time equal to the length of the chosen short-term time period (t);

• These time blocks may overlap with adjoining blocks, depending on the time-frame chosen for trading signals, 例えば. hourly within a day, or monthly within a year;

• The result is a number (m) of time blocks;

• The above-listed Steps 1 を通じて 4 are performed for all (m) time blocks individually;

As with estimating the long-term periods, the length of the short-term periods depends on the trader’s preferences and trading objectives.

だから, if a trading system has (n) combinations of parameters, in total (m x n) optimization permutations are calculated from a historical time period t to generate a sampling distribution for each metric being examined during the chosen short-term time-frame. Just as with the long-term performance study, the trader may choose any number of metrics for short-term study.

Sampling distributions from the short-term SPP process produce far more individual samples that have a higher variation than those generated by the long-term SPP process. しかし, each distribution has a shorter time-frame and therefore represents fewer closed trades in each sample.

だから, the standard error of each short-term sample is greater. When the standard error increases, the variation of the sampling distribution likewise increases.

Armed with these sampling distributions, a trader can make probability-driven decisions about whether to trade a system or not. 最初, the trader decides on a probability level that he or she considers improbable yet tolerable as a worst-case scenario, perhaps a 1% 宛先 5% 損失.

または, the trader may determine the worst case in view of the least-favorable-yet-most-tolerable performance level. The CDF of the short-term sampling distribution is then examined according to the chosen level of performance desired.

If the trader is unable or unwilling to tolerate the indicated probability of loss, then he or she should not trade that system. このように, System Parameter Permutation provides traders with an objective risk-assessment and risk-management tool.

Why SPP works so well

System Parameter Permutation works because it leverages the statistical law regarding regression to the mean, instead of ignoring it as most other system-optimization methods do. 同様, SPP takes advantage of modern computing power to quickly extract and utilize the maximum amount of information from all available market data.

Traditional optimization methods calculate performance metrics from the single best set of trades discovered during optimization. まだ, random resampling can result in problematic assumptions and data mining bias.

By using a large number of parameter-value combinations, SPP estimates the effect of mean-regression. Using all the available market data ensures that the system is exposed to the widest range of market conditions, and the results contain the smallest possible standard error.

In contrast to random resampling, when using SPP the random variations result from changing the entry and exit rules for hypothetical trades using actual market data. このように, SPP accounts for the effects of both completed trades as well as randomly-skipped trades.

他の言葉で, System Parameter Permutation lets trading system developers explore aspects of a system which otherwise would remain hidden yet possible during real trading.

SPP opens new doors for mechanical traders

伝統的, developers have built their trading systems according to estimates of performance based on single-point optimization and measures of statistical significance inferred from a limited number of trades. まだ, System Parameter Permutation provides traders with more useful sampling distributions of performance metrics, and it accounts for all historical trades, whether or not they actually occurred.

SPP can help traders confidently predict both long-term gains as well as short-term drawdowns. すべてのベスト, it can help quantitative trading system developers avoid data mining bias which robs them of both their confidence and profits.

What methods do you use to avoid curve fitting a system?

取引外国為替のペアで共和分

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取引外国為替のペアで共和分は貴重なツール. 私にとって, 共和は優れたマーケット ニュートラル機械的取引戦略は、どのような経済環境で利益を得ることができますのための基礎. かどうか、市場は上昇基調です。, 下降または横に移動するだけ, 外国為替ペアの取引利益を一年中収穫することができます。.

統計的裁定取引とを意味する帰属に基づく共和分を利用して取引戦略が収束取引の一形態として分類される外国為替対. 戦略のこのタイプは 1980 年代にモルガン ・ スタンレーの定量的トレーディング チームによって最初に大衆化される株式のペアを使用して, 私は、他のトレーダーが取引外国為替のペアに対しても非常によく機能を見つけたが, あまりにも.

共和に基づく取引外国為替対

取引外国為替のペア共和分に基づいて基本的に返還-意味の戦略は、します。. 端的に言えば, 場合 2 つ以上の通貨ペア、共和分, それは別の為替ペアのスプレッド価格が時間をかけて一貫してその平均値に戻す傾向があることを意味します。.

その共和は、相関ではない理解することが重要です。. 相関関係は価格の動きの関連について短期的な関係. 相関個々 の価格が一緒に移動することを意味します。. ただし、一部のトレーダーによって相関に依存, それ自体では信頼できないツールです。.

反対に, 共和分の価格の動きの関連と長期的な関係であります。, 価格移動する一緒にまだ特定の範囲またはスプレッド内, まるで一緒につな. 共和分取引外国為替ペアで非常に有用なツールであることを発見しました。.

私の forex の通貨ペアが取引中に, 普及が私の機械取引アルゴリズムによって計算されたしきい値値を広げるとき, 「短い」ペアの価格間の広がり. 他の言葉で, 私は賭けている、共和のためゼロに向かって広がりが戻ります.

基本的な通貨ペアの取引戦略は非常に簡単, 特に機械的な取引システムを使用する場合: 同様に移動する傾向がある 2 つの異なる通貨ペアを選択してください。. アウト パフォーマンスのペアの下で実行する通貨ペアを購入、売買. 2 つのペアのスプレッドが収束するとき, 私は私の利益のための位置を閉じる.

取引外国為替のペアに基づいて共和分かなり市場中立戦略は、します。. 例として, 場合は、通貨ペアの急落, その貿易はおそらく損長辺と短辺益の相殺が表示されます。. だから, しない限り、値を突然失うすべての通貨と原資, ネット トレードが最悪のシナリオでゼロに近いする必要があります。.

同じトークンで, 多くの市場での取引のペアは自己資金調達取引戦略です。, 短い販売からの収入は、ロング ポジションを開く場合にも使用できますので. この特典がなくても, 共和分燃料の外国為替のペア取引まだ動作非常によく.

共和分の取引外国為替のペアを理解

共和は平衡の価格だけでなく、長期的な価格の期待から両方の短期的な偏差に基づく私機械的な取引システムをプログラムできるため取引外国為替ペアで私にとって有用です。, 修正というか平衡に戻ると.

どのように共和分駆動外国為替ペア作品を取引を理解するには, まず共和分を定義し、どのようにそれは機械的な取引システムの機能を記述することが重要です。.

上記述べたよう, 共和分と時系列のセット間の均衡関係は、します。, 自分で平衡にない別の為替ペアの価格など. 数学的な用語で記載されています。, 共和は時系列の非定常変数間の関係を測定するための手法.

2 つ以上の時間シリーズ各ルートの値に等しい場合、 1, 線形組合せはある静止したが、, その後、彼らは言われる共和分.

簡単な例として, 株式市場の索引とその関連の先物契約の価格を検討します。: これらの 2 つの楽器のそれぞれの価格は、時間の短い期間にわたってランダムに迷うことがありますが, 最終的に彼らは平衡に戻ります, その偏差が静止して.

ここでは、別のイラスト, 古典的な「ランダム ・ ウォーク」例の観点から説明: 家路を歩いて大騒ぎの夜の後 2 つの個々 の酔っぱらいがあるとしましょう. さらにこれら 2 つの酔っぱらいは、お互い知らない仮定します。, だから間がない予測可能な関係、個々 の経路. したがって, 彼らの動きの間の共和はありません。.

対照的に, ひもにつないで彼の犬に同行しながら個々 の飲酒は家路放浪のアイデアを検討します。. この場合, これらの 2 つの貧しい生き物の経路の間に明確な接続があります。.

時間の短い期間でまだ個々 の経路にはそれぞれ 2 つの, かかわらずペアの 1 つはランダムにつながる可能性がありますまたは時間で任意の時点で他のラグ, まだ, 彼らは常に近くに発見します。. それらの間の距離はかなり予測可能です, こうしてペアはある共和分といいます.

今専門用語に戻る, 2 つの非定常時系列がある場合, 通貨ペア AB と XY の仮説設定など, それらの間の違いを計算するときに固定になります。, これらの組は一次一連の統合と呼ばれる-また、私を呼び出す(1) シリーズ.

でも、どちらの系列は一定値のまま, AB とは静止して XY の線形結合がある場合 (私として記載されています。(0)), その後、AB と XY、共和分.

上記の簡単な例は仮説的な外国為替のペアの 2 つだけ時系列で構成されています. まだ, 共和分という概念は、複数の時系列にも適用されます。, 高い統合注文を使用して.いくつかの犬を伴って放浪飲酒を考える, 長さの異なる鎖の各.

実世界経済, 共和分のペアの例を見つけることは簡単です。: 収入および支出, 刑事法の厳しさ、刑務所人口のサイズまたは. 取引外国為替のペアで, 私の焦点は通貨の共和分ペアの定量的かつ予測可能な関係を生かし、します。.

たとえば, これらの 2 つの共和分仮説的な通貨ペアを見ていることと仮定します。, AB と XY, 共和分の関係は AB と – XY = Z, z がゼロ平均定常シリーズ, それは私(0).

単純な取引戦略を示唆しているようにも見えます: とき AB-XY > V, V は私のしきい値トリガー価格と, 取引システム外国為替ペアだろう AB を販売し、XY を購入し、, 価格が低下する AB と増加する XY の期待になるので. または, とき AB-XY < -V, AB を購入し、XY の販売になると思います.

取引外国為替のペアでスプリアスの退行を回避します。

まだ, 上記の例が示唆するように簡単ではありません。. 実習では, AB と XY の二乗の値に依存するだけではなく共和分を計算する必要がありますを取引外国為替ペアの機械的な取引システム.

非定常変数を扱う場合、通常回帰分析が足りないからです。. いわゆる偽退縮を引き起こすそれ, いずれかがない場合でも変数間の関係を示唆しています。.

仮定します, たとえば, 私が復帰します。 2 お互いに独立した「ランダム ・ ウォーク」時系列. 線形関係があるかどうかをテスト, 非常に頻繁に私は R 2乗し同様低 p 値の高い値を見つける. まだ, これらの間に関係がないです。 2 ランダムウォーク.

数式および共和分取引外国為替のペアでのテスト

共和分の簡単なテストはエングル グレンジャー テストです。, このような作品:

  • 確認その ABt XYt 両方の私は、(1)
  • 共和分の関係を計算します。 [XYt aAB =t + et] 最小二乗法を使用して
  • 確認共和分残差 et 単位根検定のような拡張ディッキー ・ フラーを用いて静止しています。 (自動原稿送り装置) テスト

詳細・ グレンジャー方程式:

ΔABt Α 1 を =(XYt 1 − ΒABt 1) +ut ・ ΔXYt Α 2 =(XYt 1 − ΒABt 1) + vt

とき XYt 1 − ΒABt 1 〜 私(0) 共和分の関係を説明します.

XYt 1 − ΒABt 1 長期的な不均衡の程度を説明します, α は速度と方向で通貨ペアの時系列は不均衡から自体を修正.

取引外国為替のペアでエングル グレンジャー メソッドを使用します。, 回帰のベータ値を使用して、ペアの貿易のサイズを計算します。.

取引外国為替のペアでエングル グレンジャー メソッドを使用します。, 回帰のベータ値を使用して、ペアの貿易のサイズを計算します。.

取引外国為替のペアで共和分の訂正:

取引外国為替のペアの共和分を使用する場合, また、アカウントに便利ですどの共和分変数の調整し、長期均衡に戻る. だから, たとえば, ここでは、autoregressively を示す 2 つのサンプル外国為替ペアの時間シリーズです。:

ABt aAB =t 1 + bXYt 1 + ut XYt cAB を =t 1 + dXYt 1 + vt

共和に基づく取引外国為替対

取引外国為替のペアの私機械的な取引システムを使用するとき, セットアップと実行が簡単. 最初, 私は彼らが cointegrated 可能性がありますように見える 2 つの通貨ペアを見つける, ユーロ/米ドル、ポンド/ドルなど.

その後、, 2 つのペア スプレッドの推定を計算します。. 次, 私は単位根検定または別の一般的な方法を使用して定常性をチェックします。.

私のフィードの受信データが適切に動作していることをことを確認します。, 売買のシグナルを作成私の機械取引アルゴリズム. パラメーターを確認する十分なバックテストを実行したと仮定すると, 私は最終的に私の forex の通貨ペアが取引に共和分を使用する準備.

共和分外国為替取引システムのペアを構築するための優れた出発点を提供していますメタト レーダーのインジケーターを発見しました。. ボリンジャー バンドのインジケーターのようです。, まだ実際に発振器価格を示しています 2 つの異なる通貨ペアを差.

この発振器が近づき高または低のいずれかの極端な, それはペアのデカップリングを示します, 貿易を信号します。.

まだ, 確かに成功の私は適切な取引を実行する前に拡張ディッキー ・ フラー テスト信号をフィルター処理に私の良く造られた機械トレーディング システムに依存してください。.

もちろんです, 共和は、彼または彼女の通貨ペアを取引したい人, まだ必要なアルゴリズム プログラミングのスキルを欠いています。, 専門家アドバイザーの勝利を作成する経験豊富なプログラマに頼ることができます。.

アルゴリズム取引の魔法を使って, 私は私のデータ解析に基づく価格スプレッドを定義する機械的な取引システムをプログラムします。. 私のアルゴリズムのモニター価格の偏差の, その後、自動的に購入し、市場の非効率性を収穫するために通貨ペアを販売しています。.

取引ペア外国為替と共和分を使用してとき注意すべきリスク

取引外国為替のペアではない完全リスクフリー. 上記のすべて, 共和分を使用して取引外国為替のペアは、平均回帰戦略を留めてください。, 平均値が同じであること、将来的に彼らは過去にあったと仮定に基づいています。.

ディッキー ・ フラーの拡張テストが述べられる以前の取引外国為替のペア共和分の関係を検証するに便利です。, それはスプレッドがある共和分、将来的にし続けることを意味しません。.

私は強力なリスク管理規則に依存します。, 場合、または計算された平均に返還が無効になる不採算取引から私機械的な取引システムが終了することを意味します。.

平均値が変更された場合, ドリフトという. 私は、できるだけ早くドリフトを検出しよう. 他の言葉で, 以前共和分外国為替のペアの価格は以前計算意味に戻すことがなく傾向に移動を開始する場合, 私の値を再計算する機械的な取引システムのアルゴリズムの時間です。.

取引外国為替のペアの私機械的な取引システムを使用するとき, 普及を予測するための移動平均を計算するためにこの資料で前述した回帰式を使用してください。. その後、, 私の計算エラーの範囲で取引を終了します。.

共和は貴重なツールの私の外国為替のペア取引

取引の戦略私ができるあらゆる市場環境で貿易市場中立型機械は、取引外国為替のペアで共和分を使用して. それは意味する返還に基づくスマート戦略です。, まだ他の返還の平均外国為替取引戦略のいくつかの落とし穴を避けるため私を助ける.

収益性の高い機械的な取引システムでの潜在的な使用のため, 共和分の取引外国為替のペアは、学術研究者と同様、両方のプロのトレーダーからの関心を集めています。.

最近公開された記事がたくさん, など、 これ クオンツに焦点を当てたブログ記事, またはこれ 学術的な議論 被写体の, 十分なだけでなく、 ディスカッション トレーダーの間で.

共和は私の外国為替のペア取引で貴重なツール, 私は非常にあなた自身のためにそれを調べることをお勧めします.

 

1 分チャート用に構築された 3 つの外国為替のロボット

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外国為替の専門家アドバイザーの最大の問題の 1 つはちょうどそれらの多くがあるということです。. そこにちょうど約すべてのフォーラム、異なった口径の戦略が散らばっています。. いくつかは、サウンドの取引の戦略に基づいています。, いくつかは完全に欠陥があると. だれでも新しいアイデアを探索のための大きな助けをすることができます貧しい EAs を除外するためのガイドを持っています。.

まさにその BabyPips.com で毎月ブログの記事があります。. 毎月, 著者ハイライト 3 つの異なる専門家アドバイザー MQL4 コードベースを通してダウンロードのために利用できます。. これらの記事は、新しい戦略を開発するベースを探している人の優秀な出発点を提供します。.

外国為替ロボット

これらの 3 つの外国為替のロボットはすべて 1 分ユーロを交換する設計されて/米ドル チャート.

ここでは、3 つの戦略と資料提供今月いくつかバックテスト結果の簡単な説明:

非常に金髪 EA

非常に金髪システムは、グラフと時間枠の組み合わせのために設計された非常にシンプルな EA. ロボットに見える移動する価格の x 分の y 数のピップの数し、グリッド範囲を使用して逆の位置を開きます. 、 最大のリスク この EA のリスクの重要なレベルにあなたの首都を公開することは、します。, しかし数に組み込まれている対策があります。 そのリスクを最小限に抑える.

ユーロ/米ドルの EA のこのグラフの不特定の時間の期間の 1 分の時間枠を使用して BabyPips 記事 backtested. バックテストの勝率と 5 つの取引の合計を作り出した 80%. 平均の利益でしたが、 0.61% され、平均損失 0.86%. 明らかに, これはあまりにも小さいを サンプル サイズ 任意の判断をすること, 戦略では強みを持っているが、.

EA のギャップをキャッチ

キャッチ ギャップ戦略はユーロ/ドルに動作するはずです専門家のアドバイザー, 英ポンド/米ドル, 米ドル/スイスフラン, ・ 8 月/ニュージーランドドル. ロボット監視バーの前の棒より高いまたは低いそのギャップを探してグラフ. それは、位置と取るの利益水準を確立します。.

BabyPips 記事のバックテスト結果登録の合計 22 この EA を使用しての取引. これらの取引の, 90.91% 勝者だった. 平均勝ちトレードの利益をいた 0.13%, され、平均損失 0.39%. 最大ドローダウンは 0.78%. もう 1 回お願いします, この戦略は、増資をさらすこと 破滅の重大なリスク.

ひねり EA ダブルアップ

BabyPips 記事おすすめ 3 エキスパートアドバイザーは、ダブルのツイストの EA で、します。. これは著者の前ダブル ダウン戦略の進化. ユーロ/米ドル 1 分チャートで取引しようとする設計されており、著者を提供する印象的なの探して持分曲線.

BabyPips.com 記事 backtested EA とそれだけ 3 つの取引の合計を作り出した. これらの取引の, すべての 3 つの勝者だった. 彼らは平均の利益 1.69% それぞれの貿易で. 3 つの取引中確かに証拠はない十分なバックテスト, この EA は間違いなくさらに研究を保証します。.

 

Dekalog’s Brownian Motion Indicator

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Dekalog Blog is an interesting site where the author, Dekalog, attempts to develop new and unique ways to apply quantitative analysis to trading. In a recent post, he discussed using the concept of Brownian Motion in a way that would create bands around a chart’s closing prices. Those bands would represent non-trending periods, and a trader could identify any time the price was outside the bands as a trending period.

ブラウン運動

Dekalog’s method of using Brownian Motion creates upper and lower bands that define trending conditions.

At the root of most every trend following trading system is a way to define a trends existence and determine its direction. Using Dekalog’s Brownian Motion idea as the root of a system might be a unique way to identify trends and extract profits from markets through those trends.

Here is how Dekalog explains his concept:

The basic premise, taken from Brownian motion, is that the natural log of price changes, 平均, at a rate proportional to the square root of time.

Take, たとえば, a period of 5 leading up to the “current bar.” If we take a 5 period simple moving average of the absolute differences of the log of prices over this period, we get a value for the average 1 bar price movement over this period.

This value is then multiplied by the square root of 5 and added to and subtracted from the price 5 days ago to get an upper and lower bound for the current bar.

He then applies these upper and lower bounds to the chart:

If the current bar lies between the bounds, we say that price movement over the last 5 periods is consistent with Brownian motion and declare an absence of trend, すなわち. a sideways market.

If the current bar lies outside the bounds, we declare that price movement over the last 5 bars is not consistent with Brownian motion and that a trend is in force, either up or down depending on which bound the current bar is beyond.

Dekalog also believes this concept could have value beyond just being an indicator:

It is easy to imagine many uses for this in terms of indicator creation, but I intend to use the bounds to assign a score of price randomness/trendiness over various combined periods to assign price movement to bins for subsequent Monte Carlo creation of synthetic price series.

MetaStock の第一印象

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MetaStock の開発は難しいことじゃないです。, それが異なるだけ. I am used to working with MetaTrader and more recently NinjaTrader. MetaStock offers all of the great features one would look for in a trading platform. Navigating around is a bit difficult, しかし. The biggest obstacle for me is how differently MetaStock handles tasks when compared to other platforms

Of course I recognize comparing anything to MetaTrader isn’t fair in some respects. MetaTrader is a much simpler platform to be sure. MetaStock is significantly more robust in its features and abilities. Where MetaTrader instantly opens charts for you right after installation, MetaStock opens to a kind of passive mode. The platform does not display anything until the user requests it.

When I develop for MT4, I only have to locate and copy an EA for delivery to our customers. That’s not the case with MetaStock. Thankfully MetaStock, like NinjaTrader, has an import/export tool to help. In MetaStock you simply run the Organizer and the wizard will guide you through all of the details of creating an export for backup or delivery to another user.

Each of the major trading platforms has its own set of unique features and each has its own quirks. As noted earlier MetaTrader feels like it’s quicker and easier to get started. The learning curve is short. しかし, in comparison to NinjaTrader and MetaStock, MT4’s feature set is limited. The best analogy that I can think of is a bike doesn’t take as much skill and practice as driving a car on the highway.

My biggest beef with MetaStock at this point would be the language used for the indicators and EAs. Compared to MQL and C#, the language feels limited and somewhat clunky. It requires DLL programming much more often than other platforms.

High Frequency Forex Seminar

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One exciting opportunity popped up while I’m in Dublin next week. すべてのベスト, it’s free and open to the public. If you’re in the neighborhood and would like to discuss trading in person, I’d love to meet you.

Trinity College Dublin invited me to present a graduate level seminar to MSc students in Finance and Alternative Investments on Wednesday, 2 月 8, で 6 午後. The seminar will be hosted in the MBA room, which is on the second floor of the business school. The topic will be high frequency market making in forex.

Topics for the high frequency forex trading seminar (について 10 minutes per subject):

  • Market making versus price taking
  • Comparing frequency to expectation. The more you trade, the more you make
  • Liquidity risks and self-feedback loops
  • Technical approaches and limitations

高周波 NinjaTrader 戦略

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長期的にクライアントの代わりに NinjaTrader の高頻度取引システムに作業されてきた. MB の取引は、私のライブ口座です。. 成行注文を配置し、手数料を支払うのではなく, 私は変更する注文の種類 指値注文. ための小委員会を受けたい、 市場戦略 表示されている価格を受け入れるように手数料を支払うのではなく.

メタト レーダー NinjaTrader 高頻度取引のための優れたオプションを作る 2 つの主要な欠点に苦しむ. MT4は、M1の時間枠と比べて低いのチャートを提供していません トレード状況がビジー状態エラーです。 複数のグラフが同時に実行するを防ぎます. NinjaTrader はほとんどの詳細を制御することができます私に十分な複雑です, しかし、シンプルな何百ものアイデアをテストする時間を投資する必要はないこと. 広く価格係として M1 チャート戦略をテストの後, 非常に確信している戦略が健全であること. 唯一の問題今決定することだかどうか、パッシブを取って (すなわち, 市場作り) アプローチ戦略を価値があるようにする十分な塗りになります.

NinjaTrader と出会った最初の問題ではなかった; それは MB の取引の API とあった. 戦略シミュレーションのアカウントでうまく働いた, 注文を NinjaTrader をルートのみ (NT). NT は、塗りが発生したとき、推測を作る. その段階の目標は、戦略をテストすることでした。. それが正しく働いているかどうかを確認するプログラミングをテストしたかっただけ.

100 Sim アカウントで滞りなく取引が消えた. だけそれを作った戦略 2-3 ライブ口座でマイクロロット取引を保留中の注文がハングする前に. 保留中の注文 NinjaTrader を通過します。 3 実際に市場に出回る前に、の状態. そこのプログラマ, これらは、ダイアモンドライク オブジェクトの OrderState プロパティ.

  1. 保留中の送信 – 戦略は、ブローカーに注文を送信し、聞くを待ってバック
  2. 受け入れ – 注文の領収書ブローカー, まだ市場に注文をするが、
  3. 作業 – 順序は貿易に他のご利用

刻むごとに更新戦略受注. ペースがあまりにもすぐに行くことが頻繁に起こった, 高速市場の中に大手通信バックログの作成. NinjaTrader 例外を投げたことはないです。. 問題の唯一の証拠だったとして、PendingChange プロパティとぶら下げ順序を見られる. 不便なソリューションは、NinjaTrader を終了し、すべてを再読み込み.

私が考え出したおそらくマネージ注文の状態が問題を引き起こした. アンマネージの注文に私のアプローチを変更, それは違いをしていないが、. 最終的には MB のトレーディング API が数秒以上 1 つの注文を処理できないことが実現に来た.

2 番目のグラフに目盛りから変更後のスイート スポットを発見する戦略. 更新 6 秒またはもはや高周波アプローチのようなものを維持したまま wihle を更新する MB トレーディング API の十分な時間を与えるように見える. MB の取引 FIX プロトコルを使用する必要があります、しきい値よりも高速に実行する必要のあるすべての取引.

狂気私を運転した、その他の要素は、指値注文は自動的に 1 回自分自身を削除、NinjaTrader バー. 私は近い私の髪を引き裂いた, そんな髪を持っていないと, いくつかの時間なぜ注文は自動的に自分自身を削除を把握しよう. 堅いノックの学校学習方法で多くの人々 を識別します。. 厚さとして向かってるほとんどが. 原因を考え出したとき私 revisitied NinjaTrader オンライン ドキュメントの取消すまで有効ことができます制限エントリ方法を発見 (GTC) 注文.

明らかにまた速度の問題がはみ出すほど. 消費し過ぎる、戦略は、保留中の注文をキャンセルする要求する場合, ブローカーは、キャンセルが効く前に順序を塗りつぶします. 最大の懸念をはみ出すほど NinjaTrader が自動的に戦略を無効にし、消費し過ぎるが発生したときに、市場でのポジションを終了するには. エントリ メソッドをアンマネージ アプローチに変更するプログラムを使用してこの問題を回避する唯一の方法は.

NinjaTrader で高周波の戦略を開発する最も簡単な方法 (ない超高周波が、) 管理命令を使用することです。. 出口が必要なとき, 反対の方向で制限エントリを配置します。. NinjaTrader 公開市場給の出口、発注の世話します。. 秒のすべての一握りに更新を制限します。. それはブローカー API に追いつくことができます、問題を回避できますをはみ出すほど.