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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

私はどのように悪いので欲しいです?

3 月 22, 2016 によって ショーンオバートン 10 コメント

あなたは絶対に定期的に取引システムのパフォーマンスをチェックする必要があります. あなただけでは、あなたの株式曲線を見てからの問題のほとんどを欠場するつもりです.

そのほとんどは数週間前に私に起こりました. 私は自分のアカウントを観察したところ, 私は、実際の結果が大幅に仮想的な結果を下回っていたことに気づきました. クイックレビューは、私だけかかったことを教えてくれました 271 前の週以上の取引, 私のバックテストのに対し見つけることが期待 360.

私は取引されました 75% セットアップの! 何が不足している取引を説明することができます?

欠陥を見つけます

私はDominariのメタトレーダー版に書いた一つの特徴は、最大拡散機能でした. 私は手数料を払っています, そのように支払うのまれではあるが可能なシナリオのアイデア 10 耐え難い見えた貿易を入力するスプレッドピップ. 私はだまさ防止するために、最大拡散機能を追加しました.

スプレッドが広すぎる場合、私はまた、何が起こるかに多くの思考を入れていません. 私の最初の本能は数秒間休止状態にEAを入れていました. その後、目を覚ますと広がりをチェックします. スプレッドは十分に狭くなっている場合, それは、市場の秩序を送信します. しかし、私の急いで取引を開始します, 私はまた、価格が私の元の要求された価格の近くにあることを必要とするのを忘れました. そのデザインは、市場がアップドリフトすることができただろう 10 ピップとその後, スプレッドが狭くなった場合, 劇的取引で取得する余分に払います.

スプレッドが広すぎる場合に支払わ広がりをキャッピングするための新しい方法は、指値注文を使用しています. この方法の利点は、2つの同時の問題を解決することです. 第1は、理解しやすいです. 指値注文は、限られた価格を持っています. 上の段落で説明した価格ドリフトが発生することはありません. 私は私なしで私が欲しい価格や市場の動きを得るどちらかと私は貿易を欠場します.

私は月に実行変更を行ったため、エクイティ・カーブ 16.

私は月に実行変更を行ったため、エクイティ・カーブ 16.

エントリに指値注文を使用する第2の利点は、指値注文は、ブローカーのサーバー上に載っているという事実であります. スプレッドは一時的に許容可能な価格に狭くなる場所冬眠方法は、潜在的に第二の画分を見逃す可能性が. 指値注文は、すべての見積価格をキャッチ, フィルの私の理論的可能性を向上させます.

現実には、取引の週後に理論を証明しました. 代わりに取っての 75% すべての可能な信号の, 私は今取っています 87.5% 信号の. つまり、新しい制限法の結果だと私の意欲は、貿易を入力して、より広いスプレッドを支払うこと.

もっと改善

私の心の上部に疑問がありました, “私はこれらの取引を入力するためにさらに多くを支払うことを喜んでなければなりません?” 良いような 約, 私はすぐに質問を算出することを決めたの代わりに、でたらめに推測します.

私はキャンセルされたアカウント内のすべての指値注文を検索するためのメタトレーダーでスクリプトを書きました. 私は単純に法外な広がりを支払っていた場合、私は、それらの取引の仮想的な性能があったであろうものを見て.

これは、これらの取引を入力するために、私はより多くのお金を支払うことを喜んでなければならないことが判明します.

があった 50 過去一週間以内に指値注文をキャンセル, 44 理論的に収益性の高いそのうちの. トレードあたりの平均の理論的利益は、すべての実行取引のための€0.33比べ€1.28. それは巨大です 287% 収益性の違い!

他のショッカーは%の精度でした. 44 うち 50 の精度を暗示 88%, 比較すると 64% 執行した取引上の精度. 50 信号は多くはありません. 私は逃した利益についてあまり興奮またはその不運でいます?

基本的な統計は、高精度で答えを与えます. 実際の精度があれば 64%, あなたが見ることを期待します 50 * 0.64 = 32 ランダムサンプリングで勝ちトレード. 私の観察, これらの指値注文との理論上の精度がありました 44 のうち受注 50, あります。 88% 正確です.

これは、これらの取引を入力するために、私はより多くのお金を支払うことを喜んでなければならないことが判明します.

、 標準偏差 ため 64% 上の精度 50 注文されました 0.48, 私たちは、その後、計算に使用することができます 標準誤差. 標準エラーに 50 注文はSQRTです(50) * 0.48 = 3.42 注文.

そして最後に, 標準誤差は、私たちにZスコアを計算するのに十分な情報を提供します. Zスコアは、観測値、期待値/標準エラーです, あります。 (44-32) / 3.42 = 3.5. A z スコア の 3.5 の確率を有します 0.000233 偶然によって生じます, または約 1 で 4,299 テスト.

結論: 統計は私の未実行の注文は私の実行注文よりも実質的に正確であることを高い信頼度で言います.

受注は両方のより正確であると貿易値ごとに高いと, 私は私がによって支払うことを喜んだ最大の広がりを増加しました 53%. それが妙に正確な聞こえますが, 取引あたりの値は、実質的に過大評価されるかもしれません. 私はボールが払っていることを推測を停め 40% 高品質の貿易のための貿易コストが妥当であると思わ. その数は私が詳細を測定するためには、より高い行かなければならないことがあり.

探査のためのアイデア

ライブ次数解析から驚くべき外挿は、スプレッドが成功の私の可能性を予測するために思われることです. スプレッドの拡大は、私はもっと成功する可能性が高い、より良いリスクで作ります:報酬率. 今後数日間の私のプロジェクトでは、スプレッドが私の信号の収益性を予測するかどうかを評価するために、信号生成時に私のスプレッドのログを開始することになります.

奇妙なことに, でも、狭いスプレッドが私の故障を予測逆説的な結果があるかもしれません. 私が質問に答えるための十分なデータを持っている場合、その上の詳細.

以下の下でファイルさ: ルール タグが付いて: 実行, 制限, 約, スリッページ, 標準偏差, 標準誤差, 統計情報, Z スコア

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申し訳ありませんが. No data so far.

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