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How to Back Test if a Forex EA is Profitable

1 月 12, 2018 によって ショーンオバートン 1 コメント

だから, you believe you have found a sound forex trading system or Expert Advisor (EA) and you are feeling ready to dip your toe in the water. It’s important not to rush in and instead take a step back to thoroughly test the strategy or EA through back testing.

Before we look at how to test if an Expert Advisor is profitable, first let’s look at what forex back testing actually is?

Forex back testing allows you to test the EA in order to see whether it actually does what it should do. Any forex trading system is completely useless if it doesn’t do what you expected it to do. Back testing uses historical data to enable you to see how the EA would have performed. By entering the historical data, you would be able to see which trades your EA would have recommended to you. This way you can check whether the EA is going to work for your chosen trading style and individual goals. Furthermore, this process allows you to understand in more depth how your EA works and to identify flaws in the system.

メタト レーダー 4

バックテストします。 is time consuming but it is worth it. It is important to back test in both a bull and bear market and to collect sufficient data so that you know how your EA will perform regardless of whether the market is rising or falling. Another point, is the more accurate the data you use, the more precise your back testing will be. したがって, it is preferential to use accurate historical data rather than indicative data and also use a realistic level for slippage.

Forex back testing is an essential part of developing and using a forex trading system. しかし, it is important to keep in mind that the results your back testing give you are based on past performance, which is not necessarily indicative of future performance. Back testing will help you feel more confident about the ability of an EA, but it is important to remember that no amount of back testing can guarantee future profits.

Where can I back test?

メタト レーダー 4 offers its users a Strategy Tester feature. This is simple to use and enables you to select the EA you installed from the Expert Advisor choices. For this you would need to have the MT4 platform. The most capable brokers offer their clients the MT4 platform. One such broker is Vantage FX, they are an award-winning forex ECN broker. Not only do they offer their clients MT4, but also some of the tightest spreads in the industry and unparalleled execution.

以下の下でファイルさ: 未分類 タグが付いて: バックテスト

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.

Dominari Equity Curve December 6, 2016

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.

dominari trade outcome histogramThe 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.

Pilum trade outcome histogram

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.

Moving Scale

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:

  1. Run a script in MT4 to export price data and indicator data
  2. Upload the exported data to Quantilator
  3. 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/

以下の下でファイルさ: ルール, インジケーター, あなたの概念を歴史的にテストします。 タグが付いて: バックテスト, メタト レーダー, 資産配分, portfolio systems, python, 約, QuantConnect, quantile

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.

  1. 取引コストを削減
  2. 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.

バージョン 1 backtest of Dominari

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.

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.

Skew of Dominari version 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.

Fat tails in Dominari v2

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%.

トータルアクセス実習で最初の亀裂を取得するトレーダーは、これらの無料のニュースレターを購読しているされています. あなたがサインアップしていない場合, このページの右上にあるオレンジ色のボックスにメールアドレスを記入してください.

以下の下でファイルさ: ルール, あなたの概念を歴史的にテストします。 タグが付いて: バックテスト, 脂肪のしっぽ, GBPCHF, レバレッジ, 平均回帰, プロフィットファクター, スキュー

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
0.0001985231.49E-05
0.000153951-5.13E-05
0.0004558230.000227912
9.98E-050
0.000161242-0.00313413
2.76E-05-9.19E-06
5.55E-056.94E-06
0.000110898-1.01E-05
9.24E-050
9.91E-05-1.57E-16
6.55E-051.31E-05
4.85E-052.08E-05
8.22E-05-1.67E-16
6.87E-050
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
0.0001600381.00E-05
0.000135020
0.0035426254.52E-05
0.000222978-0.00376275
7.62E-050
0.0004327977.73E-06
2.61E-050

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.

以下の下でファイルさ: ルール, あなたの概念を歴史的にテストします。 タグが付いて: バックテスト, FXCM, ロール オーバー, スリッページ, スプレッド

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.

backtested equity curve

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%

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.

Demo testing

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.

comparison scale

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.

fat margin

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.

以下の下でファイルさ: ルール, あなたの概念を歴史的にテストします。, 戦略の取引のアイデア タグが付いて: バックテスト, 制限, スプレッド

転送最適化を歩く

1 月 13, 2014 によって ショーンオバートン 6 コメント

歩いていたし、ランダムに雨が降り始めた場合, 明日は傘を持って考慮します。? もちろん、.

人々が行動を観察したとき、私はそのような修辞的な質問をする理由は、, それらはそれに応じて応答します. 彼らは何かが再び起こる可能性があることが予想される場合, 彼らは結果の変化に対応するために彼らの行動を変えます.

あなたは外国為替のロボットを考えるとき, 誰もが永遠に動作する戦略を開発するという夢を持っています. これは、変更する必要はありません. 初期設定は、常に動作. それをオンにし、ビーチに移動.

現実, もちろんです, それよりも複雑です.

walk forward optimization

ウォークフォワード最適化は継続時間の代わりに、静的な設定のいずれかのセットを探して全体最適化

あなたの戦略は、必然的にゆがんで行くときそれはあなたが何をする必要があるかの期待につながります. それはあなたが現在の市場にも驚くほど動作しない戦略を考え出すことは非常に可能性があります. しかし, 過去の天才は、将来の天才を意味するものではありません. あなたの戦略は、もはや将来的に動作しません可能性が常にあります.

何故ですか? それが今日雨が降れば、それはあなたが明日傘を運ぶかもしれないのと同じ理由です. 人々は一貫した方法で行う市場を観察. より多くの人々は、観測を行うと, 人々はそれに取引を開始します. 市場では、これらの変化に対応, あまりにも多くの人々がそれについて耳いるとして、最終的に機会が完全に洗います.

ウォークフォワードテストは、あなたの戦略が洗い流さしたかどうかを決定するプロセスです. データの1セットでテストすることにより, そして、ブラインドセットにそれをテスト, あなた自身にあなたの戦略が悪いかどうかの指標を与えることができます. ウォークフォワードの目標は、あなたの戦略が良好であることを証明することではありません. それはあなたの戦略が悪いことが知られていないことを証明することです.

ウォークフォワードテストのプロセスは非常に簡単です. あなたは、あなたのテストに使用する情報のセットを識別し、 最適化. 実際の例を使用して, 今ではの始まりに 2014. だから、多分あなたはからデータを見て、テストしたいです 2011 を通じて 2012. それはあなたの中のサンプルデータになります, し、サンプルデータのうち、あなたはすべての可能性があります 2013.

歩行フォワードテストを行うために, あなたはあなたの戦略をテストし、分析することになります 2011-2012. その後、, それはだかどうかを判断します “悪いことが知られていません”, あなたは、その後に先に歩きます 2103 見るために性能を確認.

あなたがやったことはブラインドテストであります. あなたはどのように戦略がで実行することになりかわかりませんでした 2013 あなたはそれをテストしたとき 2011-2012. ブラインドサンプルの上に置くことによって、, あなたはそれを失敗する機会を与えます.

それはあなたの最適化の弱点を識別するための絶対的な最高のツールだから非常に多くのトレーダーは徒歩フォワードテストで自分たちの信仰を置く理由は、. あなたは戦略をテストしているとき, それはあなたが過去の機会にオーバーフィットをした可能性が非常に高いです.

自己フィードバックは、現在の市場でループ

私はあなたに例を挙げましょう. 現在の市場では, トレーダーの多くはされています 叩い金 市場にどこの市場で毎日が開いて開きます。, 彼らはおそらくできる限り金を売却. 場合によっては、数分のスパンでの年間生産量の数倍です. あなたは何を参照してください5または10分間の絶対的自由落下であります. その状態は、一度日間持続します. しかし、それは永遠に続きません. 十分なトレーダーは、人々がオープンに金を強打することを見て起動すると、, 彼らは同じことをやって起動します.

効果的, 誰が彼らのためにその取引を行うために他のトレーダーを教えていた金は、市場のオープンにフォールオフしたいです. 人々は金が開いて最初の5分で落ちることを期待したよう, 彼らはその後、彼らの行動を変えます. いくつかは、オープンを叩いにジャンプし、短い移動しよう.

他の人は自分の動作を変更する開始します. 彼らは、5分間その金無料の落下に注意してください. その後、, 突然止まります, そのようなよりは平均値に戻ります. 非常に多くの分が開いてから経過した彼らは、タックと買いを変え始めましょう. 彼らは販売に先行重いボリュームが最終的に正常に戻ることを期待. 人々は彼らの行動を変更すると, 他の人が親切に対応します.

十分な人々がオープンに販売を開始し、その後、オープン5分で購入する場合, あなたは一人が別​​のアクションに応答する場合はパターンが形成されていることがわかります. それは日の最初のカップルのために働いていた状態がもはや将来的に機能する自己フィードバックループです.

あなたはこれらの条件に耐えることがある戦略を識別することができた場合, あなたが任意のテストと最適化をしなかった条件に耐えることがあります, あなた自身の将来に成功したのより良いオッズを与えます. それは非常に多くはないトレーダーは、あなたが発見したこの取引チャンスに物事をよく分かっていることを意味し.

フォワードテストを歩くためのアプローチは、として知られている問題に対する解毒剤であります カーブフィッティング. カーブフィッティングはcould haveの縮約形should haveの縮約形戦略究極のwould haveの縮約形であります. 昨日から、チャートを開いて、私はここで買っただろうと私はここに販売したと言っに似です, すでに蒸散何を知ります.

もちろん、あなたがしようとしています “稼ぐ” 其れでは. あなたは、市場が何をしたか、完璧な情報を知っています. 将来は, あなたは完璧な情報がわかりません. 戦略の目標は、そのあいまいさに対処することです.

新しい状況が必然的に発生していることをあなたが過去の市場の状況にまで完璧にフィットのすべてをしたカーブフィッティング手段, フレーズに似て一種の, “歴史は繰り返さありません, それは韻を踏みます,” あなたの戦略は、同じことを行い.

あなたは過去の実績でもない戦略をしたいです, しかし、あなたは歴史的な市場でお金を稼ぐための戦略を考え出すていません. 戦略を開発する目的は、将来の市場でお金を稼ぐことです. あなたはバックテストしているとき, あなたは、固体の歴史的性能とのバランスをしようとしています, 最も重要なこと, その歴史的知識が将来の業績に外挿することを確認すること. あなたの目標は、お金を稼ぐことです.

ローリングウォークフォワード最適化

ローリングウォークフォワード最適化は徒歩前方にアイデアを取り、継続的に新しいデータにそれを暴露することによって、戦略を改善. それでは、あなたが24ヶ月のサンプル期間を持っているとしましょう. それについて移動するための一つの方法は、二ヶ月の期間、あなたの戦略を最適化することであろう, その後、3ヶ月目に前方に歩いて. あなたは行動を観察し、あなたは、第2、第3の月の再最適化, その後、4番目の月を楽しみにして歩きます.

連続的にそうすることによって, あなたは戦略の減衰時間を排除し、それを継続的な市場の状況に適応する機会を与えます. これは、機械学習に赤毛の継子の一種であります. 経験と損失は戦略に徒歩フォワード最適化により改善し、市場の変化に適応する機会を与えます.

…あなたは戦略の減衰時間を排除し、それを継続的な市場の状況に適応する機会を与えます

散歩フォワード分析のためのもう一つの重要な考慮事項であります 自由度 系内で. たとえば, 例えば、あなたが、移動averaageクロスを分析しているとしましょう. あなたは、2つの移動平均を使用して、固定stoplossを使用して、利益を取るしています. それはあなたに4度の自由度を与えるだろう. 高速移動平均は、最初の学位であります. ゆっくりと移動平均は、二度あります. 第三はstoplossで、4番目はテイク利益であります.

あなたはシステムで許可するより多くの自由度が大幅に過去のデータにあなたのシステムをフィッティングチャンス0F曲線を増加させ. 絶対的な最高のシステムは、12自由度以下に保ちます. あなたは、大規模な取引の数、あなたが満足すること申し出性能を有する取引の機会を見つけたいです.

あなたの最適化の際に考慮すべきもう一つの要素は、あなたがのために最適化されたものです. ほとんどの人は絶対リターンに焦点を当てます. 戻り値は素晴らしいです, ほとんどのトレーダーは、について多くを気に どうやって 彼らはお金を稼ぐの代わりに、 いくら. 私はあなたに例を挙げましょう. 私が作っシステムを持っていた場合 $25,000 昨年, あなたはそれを望みます? ほとんど誰もがそう言います.

私が作っシステムを使用している場合 $25,000 昨年, しかし、あなたはに負けなければなりませんでした $15,000 あなたはお金を作った前に. ほとんどの人は、そのシステムを望んでいません. これが意味することは、最終的な結果ではなく、日々のパフォーマンスについてより多くを気にしていることです. 最適化、さらには徒歩フォワード最適化の問題点は、必ずしもあなたが現実の世界で気に何に焦点を当てていないということです: あなたがあなたのお金を作っている方法.

ほとんどのチャートパッケージは、ネット結果に焦点を当て、それはあなたのシステム内のいくつかの弱点を引き起こす可能性があります. あなたはレンジ取引している場合, あなたが本当にやったことは桜が少なくとも実質的なニュースの影響を受けている結果を選ぶです. 効果で, あなたはまだ影響を受けていません設定を選択しました 脂肪のしっぽ.

あなたはトレンド取引している場合, あなたは正反対をやりました. あなたが意図的に過去に起こった脂肪tailesを最大化の設定を選びます. トレンド取引戦略で, あなたはおそらく安定したパフォーマンスを見つけることするつもりはありません. 代わりに, 何を見つけることは、最適化を頻繁に長い引き起こすことがあります, 絶え間ないドローダウンの継続的な干ばつ. そして、突然、, ほとんどどこからともなく, それはあなたが経験したドローダウンの数倍を返すメガモンスターの勝者を見つけます. これは、架空のbacktestsの罰金です, しかし、現実の世界で、あなたは近く、日常的に損失を被るている場所, ほとんどのトレーダーは、痛みを取ることができません. 私はほとんどの最適化を見つけるの弱点は、彼らはパフォーマンスの一貫性を見ていないということです. 戦略を最適化するための潜在的な代替が見れることになります 線形回帰 経時株式曲線の. 最高の株式曲線は最強の線形回帰の傾きを有します.

ローリングウォークフォワード最適化を実装する人気チャートパッケージはAmibrokerです, 売買, MultichartsとNinjaTrader.

NinjaTraderでウォークフォワード最適化

コントロールセンターから戦略アナライザを開きます. [ファイル] をクリックします。 / 新機能 / 戦略分析.

NinjaTrader Strategy Analyzer selection

NinjaTrader中戦略・アナライザを開きます。

  1. 楽器や機器のリストの上でマウスの左クリックと右のマウス、マウスの右クリックメニューを表示します. メニュー項目ウォークフォワードを選択. また、上でクリックすることができます “で” 戦略分析ツールバーのアイコン. あなたがホットキーを好む場合, あなたはまた、Ctrlキーを使用することができます + W. 最後に, あなたもプッシュすることができます “W” 戦略分析の左上のアイコン.
  2. 戦略引き出しメニューから戦略を選択します
  3. ウォークフォワードプロパティを設定 (参照してください。 “ウォークフォワードの特性を理解します” プロパティ定義については、以下のセクション) し、[OK]ボタンを押してください.
NinjaTrader Walk Forward Optimization

NinjaTraderに散歩前方最適化を選択するための多くの方法があります

ウォークフォワード進行は、コントロール・センターのステータスバーに表示されます.

以下の下でファイルさ: NinjaTrader ヒント, あなたの概念を歴史的にテストします。 タグが付いて: AmiBroker, バックテスト, カーブフィッティング, 脂肪のしっぽ, ゴールド, MultiCharts, ninjatrader, 範囲の取引, 自己フィードバックループ, 短い, 戦略・アナライザ, 売買, トレンド, 前方を歩く

さらにバックテストの結果が将来のパフォーマンスを保証しないことを証明します。

11 月 18, 2013 によって アンドリュー ・ セルビー Leave a Comment

理論的には, 時間の経過とともに市場の根本的変化が不採算になること端を持っていたシステムを原因完璧な理にかなって. しかし, 我々 は現在の時間まで一般的にバックテスト システム, このような劇的な変化にシステムが発生するは一般的ではないです。.

マットはありません恐怖クマ最近から システムに出くわした それは 2 つの異なる期間をテストする機会を与えた. 彼は書かれていた発見したシステムとの backtested 2009. その時点できれいに撮れました, しかし、それはケースのように継続しませんでしたが表示されます。. マットは前の期間にわたって試験以前のバックテストの結果を複製することが, but the results moving forward were drastically different.

Matt shows us a system that performed one way up through 2009 and then produced inverse results ever since.

Matt shows us a system that performed one way up through 2009 and has produced inverse results ever since.

Here is how Matt came across those posts:

I was browsing my twitter feed this week and saw a couple old Quantifiable Edges posts (ここでと ここで) linked to by @PsychTrader.

The two posts were written in mid-2009 and detail a simple weekly strategy that uses the relative performance of the S&P 500 and Nasdaq indexes to time the market.

They showed how investing in the SP 500 or Nasdaq when Nasdaq has been outperforming (based on 10 week relative performance) has generally beat out buy and hold.

Matt decided to test how a simple system that held either QQQ or cash depending on whether QQQ was either outperforming or underperforming the SPY would fare. He tested two different versions. The first version held QQQ when it was outperforming the SPY and cash when it was not. The second version held QQQ when it was underperforming the SPY and cash when it was not.

Here is what Matt found:

First let’s look at the period from 1999 (inception of QQQ) to the end of 2008.

The strategy to invest in QQQ when it underperformed SPY got crushed during the bear markets and just treaded water during the bull market.

The inverse strategy did much better and held its ground through bull and bear period alike.

興味深いことに, the strategies flip-flopped starting in 2009:

前に大きな時間を吸い込ま戦略がされて着実に急上昇高く以前より良い戦略は、水を踏みされている中.

私は市場の気まぐれで自分の頭の上になっている戦略の一例ですね. これは私だろうことを光らせて今後.

あなたが見ることができます。, この毎週の QQQ の戦略論理にかなってし、交換することはかなり容易になります。. 唯一の問題は前進貿易にどのバージョンを知っているだろう. これはさらにバックテストの結果は、将来のパフォーマンスを保証しません、ポイントを強調します。!

以下の下でファイルさ: あなたの概念を歴史的にテストします。 タグが付いて: バックテスト, qqq, simple system, スパイ, weekly system

サポートとレジスタンスメトリック

9 月 17, 2013 によって ティモシー ・ Lewkow 2 コメント

変換 封筒の裏 取引アルゴリズムのアイデアは非常に困難です, しかし、かなりの注意が必要です. これは、あなたのシステムは素晴らしい作る単一の項目とすることができます. この記事で, 私は、指値注文ブックを使用して、より明確な支持と抵抗の測定基準を見つけるための方法を提案します.

注文ブックメトリックの作成

開始するには, 私は2つの順序の本は以下の画像のように表示される時間内に凍結された瞬間を作成します. この例のために, 私は他の信号を検出したと仮定します $20.00 抵抗レベル.

Support Resistance Metric Limit Order Book Comparison

フィギュア 1: 疑いの中に2つの指値注文ブックの比較 $20.00 抵抗レベル.

ブルー限界が尋ねる制限入札とオレンジを表し、. 左側のオーダーブックは、強い抵抗を示唆しています 20, 右のオーダーブックは、弱さを示唆している間 . あなたは確信していない場合, 上の私のポストを参照してください 指値注文ブックで支持と抵抗.

上記の考え方は、理論的には素晴らしいです. それは実際に役に立つように、どのように上記の二つの状況を定量化することができます? それ以外の場合, それは実際の物質とのちょうど別の綿毛テクニカル分析作品です.

図に適用され成功した方法 1 ショートポジションがで入力する必要がある場合に決定する必要があります $20.00 (左) か否か (右).

あなたが作る必要がある2つの意思決定の最初のオーダーブックに見てどのくらいです — 私が呼び出す値 N. 上記の二つの順序の本は持っています N = 4 本のそれぞれの側はで注文が含まれているため、 4 異なる価格水準.

もちろん、これは、データへのアクセスに依存します. しかし, あなたも増加していることを、バックテストを通じて見つけるかもしれません N 有用な情報を提供しません.

あなたが行う必要があり次の決定は、注文帳にボリュームを比較検討する方法です.

あなたは、オーダーブックの各レベルが均等に作成されていることを考えるのは愚かなことかもしれません.

簡単にするために, 私は、価格の中間点に近いダニがより多くの重量を与えられている線形重み付けシステムを説明するつもりです. 最初のオーダーブックの例を参照します, N = 4 私たちが求める側にある4つの重みを必要とする暗示. 私のシステムは、以下の条件を満足する重みを持ちます:

  • W1 – に対応 $19.99
  • W2 – に対応 $20.00
  • W3 – に対応 $20.01
  • W4 – に対応 $20.02
  • W1 + W2 + W3 + W4 = 1
  • W1 > W2 > W3 > W4

抵抗性のレベルを克服することは、より顕著な事象であるように、これらの重みは、基​​本的にオーダーブックに音量を変更します. ここでは、それらを選択することができる方法です 線形の場合のために.

  • W1 = N = 4
  • W2 = (N-1) = 3
  • W3 = (N-2) = 2
  • W4 = (N-3) = 1
  • 合計= W1 + W2 + W3 + W4 = 10

正規化のプロセスを通じて、, 次のように最終的な重みが発見されました

  • W1 = N /合計= 4/10 = .4 = 40%
  • W2 = (N-1)/合計= 3/10 = .3 = 30%
  • W3 = (N-2)/合計= 2/10 = .2 = 20%
  • W4 = (N-3)/合計= 1/10 = .1 = 10%

システム全体が単純に定義することで来ることに注意してください N, そのため、あなたの取引システムで一般化しやすく、バックテストであります.

次のステップでは、平均値を計算することです 重み付きの 市場のバイヤーが抵抗性のレベルを渡すために選択した場合に支払わなければならないであろう価格. もう一度, 私は図を参照します 1 市場の尋ねる側. これは、強いレベルとの差を表示します $20.00 抵抗 (本を尋ねる左) 抵抗力が貧弱レベル (右の本を頼みます)

Support Resistance Metric Limit Order Book Comparison

フィギュア 1 繰り返されます

平均価格 (本を尋ねる左) : $19.99*2+$20.00*8+$20.01*4+$20.02*5/19 = 20.0063

加重平均価格 (本を尋ねる左) : $19.99*2*W1 + $ 20.00 * 8 * W2 + $ 20.01 * 4 * W3 + $ 20.02 * 5 * W4 /(19) = 20.0022

平均価格 (右の本を頼みます) : $19.99*2+$20.00*8+$20.01*1+$20.02*1/12 = 20.0008

加重平均価格 (右の本を頼みます) : $19.99*2*W1 + $ 20.00 * 8 * W2 + $ 20.01 * 1 * W3 + $ 20.02 * 1 * W4 /(12) = 19.9989

重み付けシステムから, あなたが見ることができるの想定抵抗 $20.00 平均値のみを支払うことによって渡されます (重み付きの) の1株当たりの価格 $19.998 弱い抵抗の時間の間に.

加重平均価格は、より明確な支持と抵抗のレベルを示しています

信号を生成します

最後に, 固体メトリックを生成します, 私は加重平均価格を超えて株式を移動するために取らなければならないだろうパーセントの動きを考え. たとえば:

左は本を頼みます (強い抵抗) : 100*(現行価格 – 加重平均価格)/現在の価格= 0.11%

右の本を頼みます (弱い抵抗) : 100*(現行価格 – 加重平均価格)/現在の価格= 0.094%

現在の価格は上を移動する必要がある場合ように私のルールが設定されています 0.10% 加重平均オーダーブックの価格 (の指定した値を N) その後、抵抗レベルが強いです. その少ないです 0.10% 私は抵抗が弱いと思わせます, 私はショートポジションを開始しないようにするために信号を送ると.

以下の下でファイルさ: あなたの概念を歴史的にテストします。, 戦略の取引のアイデア タグが付いて: average price, バックテスト, 指値注文, 長い, order book, 抵抗, 短い, 信号, サポート, volume

IQFeed Kinetick トリック

3 月 19, 2013 によって ショーンオバートン Leave a Comment

NinjaTrader は私の好きな戦略バックテスト プラットフォームです。. Kinetick works great and is an important part of why I use NinjaTrader – the historical data service makes it so easy to find reliable price history for many instruments.

Collecting good market data poses one of the biggest problems to a systems trader. As I always like to point out, GIGO: garbage in, garbage out. It doesn’t do any good to backtest a strategy on junk price histories.

The same company that owns NinjaTrader also owns Kinetick. It’s no coincidence that the only natively supported data provider is a sister company.

That relationship might lead one to believe that the downloading speed of Kinetick would run fastest inside of NinjaTrader. One would be wrong.

I heard a number of traders complain last week at the Trade Empowered summit about Kinetick’s download speeds. It takes a long time for Kinetick to load historical data, regardless of whether its forex or equities data. Jason, a trader that I befriended, jumped into the conversation with a nice trick that he learned. It’s worthy of sharing with everyone.

Use Kinetick with IQFeed

IQFeed accepts the user name and password for live Kinetick accounts. That in itself isn’t very noteworthy.

What’s important is that IQFeed runs many times faster than Kinetick. If you have a live Kinetick account, download IQFeed onto your computer. Complete the installation process by running the .exe file.

Create a new account connection in NinjaTrader. Instead of selecting Kinetick, select IQFeed. Push next.

IQFeed connection in NinjaTrader

Create a new IQFeed connection in NinjaTrader 7

The new screen asks for your IQFeed user details. You don’t have any because you subscribe to Kinetick. That’s ok! Enter in your Kinetick details anyway.

Enter your Kinetick account information into the IQFeed details screen

Enter your Kinetick account information into the IQFeed connection screen.

Name the connection something that you’ll remember. I called mine KinetickIQ.

Now go to the Control Center. Select File \ Connect \ KinetickIQ. When the connection loads, IQFeed will connect using the Kinetick account information.

The download speeds magically run several times faster than connecting directly to Kinetick. I have no idea why this is, but it’s a cool trick if you’re in a hurry to downloads reams of price data.

Did this help you out? Please leave comments in the section below.

以下の下でファイルさ: NinjaTrader ヒント タグが付いて: バックテスト, IQFeed, Kinetick, 価格の歴史

迷惑なバックテストサプライズ

1 月 22, 2013 によって ショーンオバートン 2 コメント

The first backtest results are in from segmenting my price-SMA cross forex strategy. Looking back, I really should have pre-researched this idea before publicly moving ahead. Look before you leap!

I rediscovered the same irritating problem that wasted 2 months of my life back in March 2012. I’m more irritated about finding the same results again than anything. If you were able to trade crosses over the SMA 200 without the スプレッド, the strategy makes gobs and gobs of money.

The idea led to using SMA 200 price crosses to trade with limit orders for free using BBBO (Best Bid Best Offer). That fell flat after orders received an 80% fill rate at multiple brokers. It needed 95%+ fill rates in order to work.

Equity curve EURUSD

The strategy looks deceptively appealing. It’s completely useless.

Real world trading costs including the spread and slippage works out to something like 2 ピップ EURUSD. The strategy traded 29,132 times on the M1 chart to earn a profit of $118,970. The problem is that the 2 pip spread cost would have cost $582,640. The pretty equity curve costs $4 for every $1 of profit. よくないです.

Trade report for all sma price crosses

The price crossed the 200 period simple moving average more than 29,000 times in 2011.

The SMA distance curve analysis didn’t turn out as I expected. There were far fewer trading opportunities away from the moving average than what I predicted – the SMA is stickier than I previously thought. No matter where I looked, the strategy always spent more money on trading costs than it earned. I posted all of the images here for the sake of thoroughness.

I’ll be moving this up to the M5 chart in the next round of tests. Everyone can say a loud, “I told you so!”

Trades entering at ±0.1% away from the SMA 200.

Trades entering at ±0.1% away from the SMA 200.

M1 price crosses 0.2% 以上 200 SMA

Trades entering at ±0.2% away from the SMA 200.

M1 price crosses 0.3% 以上 200 SMA

Trades entering at ±0.3% away from the SMA 200.

M1 price crosses 0.4% 以上 200 SMA

Trades entering at ±0.4% away from the SMA 200.

M1 price crosses 0.5% 以上 200 SMA

Trades entering at ±0.5% away from the SMA 200.

M1 price crosses 0.6% 以上 200 SMA

Trades entering at ±0.6% away from the SMA 200.

The next step is to take a quick look at the M5 charts to see if I can make the basic idea viable there.

アフターの考え

このシリーズは、最終的に収益性の高い取引戦略につながった. 旅を読むしたい場合, 記事を順番に読んでほしい

初期の戦略アイデア
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研究計画
初期 backtests の厄介な驚き
範囲の取引の試み
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移動平均エンベロープ ダフ屋

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