アルゴリズムと機械の外国為替戦略 | OneStepRemoved

私はどのように悪いので欲しいです?

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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.

Trading Lessons from the Latest Gold Spike

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After a relatively long period of calm, Gold has come back from the dead. Half way through February, Gold prices have spiked by more than 12%. この, もちろんです, has got some traders scratching their head, wondering where the heck the spike came from… as if Gold moves materialize out of thin air.

まあ, Gold moves don’t just “happen.” In fact, the latest spike in Gold price provides some powerful trading lessons on trading Gold.

Charting Gold Volatility with MT4

Before we jump into the lessons to be learned let’s first focus on the cycles of Gold. That should help explain the latest Gold Spike. Despite what you may have heard, Gold does have cycles. 意外にも, the cycles are not in the price itself but in the level of volatility. In the past, I expanded on the advanced use of derivatives to predict an upcoming Gold move and direction. But the lesson here is far simpler.

In the weekly Gold chart below, we have measured Gold’s volatility through Standard Deviation (or StdDev), which is available in MetaTrader.

As one can see, Gold’s StdDev is remarkably simple to analyze. Every time the StdDev falls to 20 it jumps back up. And every time Gold’s StdDev jumps to 80 it falls down, back to the 20 低. The only exceptions were two extreme cases when the StdDev reached 145.

さらに, we can see that if StdDev has hit lows more than once the spike of volatility higher is almost certain.

ゴールド

ソース: MT4

First Trading Lesson

もちろんです, our StdDev analysis is not unique to the latest spike. But what can we learn? The first interesting lesson is that volatility spikes tend to concentrate around resistance/support levels. In our case, that is the 1,050 サポート, aka Point A. That means that Gold opportunities tend to occur around support and resistance levels. 今のところ, it may seem an obvious conclusion but here is what it actually means:

When you have a support or resistance level and StdDev is at 20 that’s the ideal time for entry. You will have both textbook support and resistance levels working smoothly. Then you’ll know that a strong momentum is coming.

Second Lesson

The second lesson is a simple but important one. A spike in Gold volatility does not necessarily mean a break of support and resistance levels. When technicals suggest that the support level will hold look at the StdDev. If the StdDev is at 20 それはいいですね; it re-enforces that simple fact that the support level will hold.

Third Lesson

The third lesson, which combines the first two, is perhaps the most interesting. It is the understanding that one jump in StdDev is not equal to one move. 詳しく述べさせてください。; say StdDev has hit the 20 low near the 1,050 サポート. Meanwhile, Gold prices have spiked but StdDev hasn’t yet reached the 80 high. That means that volatility is set to rise but it doesn’t necessarily mean that Gold will keep moving in the same direction.

むしろ, it means it will just move with a strong momentum. In the case above we can see Gold has hit the upper price channel resistance at Point B. But StdDev suggests volatility still hasn’t been maximized. And that means that the rise in volatility, next time, could come in the form of a short.

What Did We Learn?

So if we take our three lessons and try to summarize them, what did we learn? We learned that when StdDev is at its 20 lows it’s the best time to trade Gold. That’s because it guarantees that you will get a strong price momentum and it validates your technical analysis on Gold.

範囲のための最終的な信号は、取引をバインド

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どのように 1 つの識別には範囲バインドされている機会を私たちに降順に並べ替え? 我々は、すべての動向やトレンドの区切りを識別するための売買シグナルを知っています, しかし、どのようにバインドされた範囲を特定するものについて? 私たちのほとんどは、次の機会の嘘ではないかもしれない次のトレンドに乗るに焦点を当てているが.

それがバインドされた範囲にあるかもしれません, それは理解するのは簡単ですどこペアが低いまたは高い移動する場所. もちろんです, 我々はすべてのバインドされた範囲は、チャートでどのように見えるか知っています. 問題は、我々はそのように識別した後で, それは遅すぎるかもしれません. 範囲バインドトレンドの多くは、だけ振り返ってみると明らかになります, パターンが結晶化するとき. しかし、いくつかの良いニュースがあります. ただ、傾向を特定のツールやトレンドブレイクのような, バインドされた範囲のアプローチを識別するための効果的なツールがあります.

範囲バウンドと移動標準偏差

バインドされた範囲の単一の最も明白な品質があります, 非常に単純に, 落下のボラティリティや標準偏差. 標準偏差低下すると, ペアは、小さい変動を有するため、範囲内の「結合」であります. 同様に, 標準偏差が低いとき、私たちは、範囲内で立ち往生しています.

我々は標準偏差を時間を計ることができる場合 (私たちはすることができます), それが落下する程度だとき、私たちは知ることができます. それが落下しようとするならば、我々はバインド範囲に向かっているし、それに応じて戦略を調整することができます. 標準偏差を移動すると、時間を通じて標準偏差の変化の尺度であります. そして、それはあります まさに 私たちの特定のケースのために設計され、したがって、時間に究極のツールになり、今後の範囲バウンド. ここではあなたがそれを行う方法です:

Range Bound Trading

 

ソース: e 信号

上記のチャートでは, 私たちは移動標準偏差またはMSDを実行しています (下部に). これは、MSDは抜いた後にトップに傾向があることは明らかです 80% レベルは以下の落下後に立ち直る傾向があります 20%.

パートAとCで, MSDは上記に突破したとして、あなたは明確にそれを見ることができます 80% ペアは、揮発性の低いなり、その後範囲に移動. 反対側に, MSDは、以下の移動時 20%, 我々は、範囲が末端に結合し、傾向が続くことを期待することができます.

範囲を検証します

まず検証: MSDは上回ったときにペアが急増していた場合 80 レベル, それは範囲のあなたの高いバンドです. もう一方の端に, 時ペアがスライドされていた場合 80 達しました, それはあなたの低いです. MSDは、上記ヒット時間の間に到達した高いまたは低いものは何でも 80 それはあなたが取得される範囲の最初の確認です.

第二の検証: 範囲の他のバンドの確認は針でキャ​​ンドルのように自分自身を紹介します, むしろ直後に.

親指のいくつかのルール

MSD 20 – すぐに終了: 方向に関係なく、あなたの範囲に結合した貿易の (ロング/ショート) または時刻からの経過 80 レベルは、バインドされた範囲を合図しました, 警戒します. MSDは下回った場合 20 あなたのトレードを終了する準備, トレンドを再開しようとしているとあなたの範囲を超える可能性があるため. それは常に即時ではありませんが、, それは予防措置をとるのではなく、以下に無視して自分の利益を失う方が良いでしょう 20 信号.

MSDはレンジのための唯一の良いです: それはトリッキーに聞こえるかもしれません. 私達はちょうど述べたように, MSDは常に以下落ちます 20 トレンド再開前. あなたの範囲バウンド取引を終了したときに知っていて、損失のリスクをキャップすることができるでしょう. しかし、何回MSDは、以下の分類されます 20 トレンドはすぐに再開されません. このように, バインドされた範囲の反対を予測するために、MSDを使用しないでください; それです, トレンドを予測します. トレンドが再登場しようとするときに識別するためのさまざまなツールがあります。.

レンジバウンドサイクル: 最後に, あなたがチャートで見ることができるように, 長期的にはトレンド対結合した範囲のサイクルは、多かれ少なかれ、同じ長さになる傾向があります. それは、常に心に留めておくべきものです. MSDは終了し、あなたのマークになりますが、/範囲を入力します, 範囲のあなたのサイクルのタイミングは、あなたがより多くの時間はあなたが取っていることに有利な範囲に結合した傾向に残される可能性がありますどのくらい知っているように、常に便利です.

取引時間の次元

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取引のブロゴスフィアはあなたのトレードのタイミングの重要性についての記事. 確かに, 重要です。; 右の傾向を識別します。, 近くに開いたりするときに知っている - 貿易へのすべての積分. しかし、ここでのものです, 別の次元とのタイミングがあります半分だけの話です. あなたが参照してください。, 現実の世界では, それはあなたの入口と出口のタイミングだけでなく、間の時間についてだけではありません. 実際, あなたの貿易の持続時間は、あなたが思っているよりも多くの重要. この記事で私は両方の短期および長期戦略に影響を与えることができ、その時間内の様々な側面を説明します.

期間と返品

のは、理論的な取引状況を考えてみましょう, 2つの戦略を見て. 最初は獲得に設計された高周波一つです 1 pip, すべての貿易は単一の第2を取ると. 我々は、この戦略Aと呼ぶことにします. 第2の戦略, 戦略B, の利益を生成するように設計され 10 ピップごと 10 秒. だから、これは良い戦略であります? 紙の上, 両方が生成する必要があります 60 したがって、毎分ピップ等しくリターン. しかし、現実の世界では? まあ, それは全く別の話です.

実生活では, あなたは、2つの戦略の結果を集計するとき, あなたは大きな驚きのためにあることになるだろう. 戦略Aの下にはの利益を持っていました 50 後ピップ 1 分. しかし、戦略Bの下で、あなたはの利益を持っていました 66 ピップ. 今のところ あなたが優れている戦略だと思います? もちろんです, あなたは、Bを選ぶと思います. 興味深いことに, 1 トレード当たり, 各戦略が利益を得ました まさに 予定通り. 戦略Aが利益を得ました 1 ピップと戦略Bが利益を得ました 10 取引あたりのピップ.

だから何が違いを作りました? 時間. 次の2つのチャートに下記見ることができるように, 戦略A, 実行された場合, 当初の予想よりも平均的に少し時間がかかりました. 取引の継続時間の測定から、周りのクラスタ化 1.2 取引あたりの秒数ではなく、 1 2 番目. 戦略Bでは, 取引あたりの所要時間の測定, 平均, です 9 秒. 実行されると、, 戦略Bの取引が当初の予想よりも時間がかかりました. 最終的に, 一日の終わりに, 戦略Bが返されます 66 ピップまたは 32% 戦略Aの以上 50 ピップ. それは戦略Bは優れた選択肢であることを意味します.

今のところ, ビット近いまだこれを見てみましょう. 私たちは、執行した取引のそれぞれの時間を取り、標準偏差を測定するつもりです (Excelで簡単なエクササイズ). あなたは戦略Aであることを発見するだろう, 平均は次のようになりますしながら、 1 毎秒貿易, 標準偏差が高い. それは、このような戦略はあまり効率的であるサイクルが等しくない示唆しています. 反対に, 戦略Bは低い標準偏差を持っています, ほとんどの取引が近接している意味 10 秒. したがって, それは、より予測可能なリターンを有し、かつ, それゆえ, より効果的な戦略. あなたは戦略を測定する場合, リターンとリスクを超えてそれ​​を理解, 各取引が問題にかかる時間. そして、実際には, それは非常に多くの問題ではでき.

Time in Trading

Time in trading

所要時間とスイングトレード

だから今、私たちは時間のニュアンスが各戦略の最終的なリターンに影響を与えることができる方法を理解します. しかし、それは長い期間の取引に来るとき (すなわち. 数週間または数ヶ月) 他の要素が依然として存在します. この場合, それは貿易が正の時間となっているされています.

それでは、他の理論的なシナリオを見てみましょう. 今度こそです, 我々は戦略CとDを持っています, それぞれ2週間の同一の持続時間を有します. 同様に, 両方の期間の同じ標準偏差とほぼ同じリターンを持っています. しかし、一つの戦略は、他よりもリスクの高いです. 質問があります? 答えは、最短の時間のために利益を上げてきた戦略であります. 次の2つの取引を開いたと言います; 戦略Cがために有益でした 12 の 14 それはその目標に到達するために要した日数. 戦略Dは最初陰性でした 12 最後に急なリターンを生成する前に、日 2. 戦略D, その後、, あなたが長い時間のために損失を危険にさらしているので、明らかに、より危険です. これはまた、ことを示唆しています, たぶん, 戦略Dのエントリ信号は非常によくキャリブレーションではありません. 戦略Cは明らかに、より効果的でリスクが少ないです, 平均.

Time in Trading

 

Time in Trading

ボトムライン

もちろんです, 取引戦略の時間有効性を測定することに、より多くの側面があります. ちょうど時間を超えて検討する他の寸法もあります. しかし、ここでの教訓は明らかです. あなたがあなた自身の取引戦略を測定次回はその時はちょうどタイミングではありません覚えています.

機械取引システムと勝つ方法

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多くのインクは、機械的な取引システム故障の原因を特定することに専念してきました, 実際には、特に後. それは矛盾に見えるかもしれませんが (または, 一部のトレーダーに, 単に低能), なぜこれらの取引のシステムが失敗する主な理由はハンズフリーにあまり依存しています。, メカニカルトレーディングの火災を忘れて自然. アルゴリズム自身ない客観的人間監督と市場環境の変化に伴い進化システムのために必要となる介入.

機械的な取引システム障害, またはトレーダーの失敗?

取引システムの障害を嘆くのではなく, 建設的なトレーダーが両方の世界のベストを持つことができる方法を検討するは: それです, トレーダーは、アルゴリズムで管理された機械的な取引システムの利点を楽しむことができます。, 矢継ぎ早の自動実行など取引の決定の感情解放, まだ失敗と成功について客観的な思考の人間に生来の能力を活用しながら.

すべてのトレーダーの最も重要な要素は、人間の能力 進化. トレーダーすることができます変更し、財政的にまたは感情的に壊滅的な損失になる前に勝ち続けるために彼らの貿易システムを適応.

右のタイプと量をテストするための市場データを選択します。

成功したトレーダーは、市場の短期的な非効率から利益を収穫するのに反復的な規則のシステムを使用します。. 小型用, 有価証券及びデリバティブ取引の大きな世界で独立したトレーダー, スプレッドが薄いと競争激しい, 利益のための最高の機会は、スポッティングに基づく市場の非効率性から来る, 簡単に定量化するデータ, 可能な限り迅速に行動し、.

トレーダーが開発し、動作履歴データに基づく機械的な取引システム, 彼または彼女は、現在の市場の非効率性が引き続きアイデアに基づいて将来の利益を望んでいます。. 間違ったデータを設定または不適切なパラメーターを使用して、データを限定トレーダーを選択した場合, 貴重な機会が失われることがあります。. 同時に, 履歴データが存在しなく、非効率で検出されます。, その後、取引システムが失敗します。. なぜそれが消えた理由は機械のトレーダーに重要ではないです。. 結果問題のみ.

mechanical trading rules

作成し、機械的な取引システムをテストするデータ セットを選択するときに最も適切なデータ セットを選ぶ. と, 取引ルールの市場条件の広い範囲の下で一貫した動作かどうかを確認するのに十分な大きさのサンプルをテストするために, トレーダーは、テスト データの最長期間を使用する必要があります。.

だから, 設計パラメーターの最も簡単なセットと同様、両方の可能な最も長く歴史的データ セットに基づいて機械的な取引システムを構築するようにします. 堅牢性は多くのタイプの市場の条件に耐える能力を考慮して一般的に. 堅牢性を過去のデータと単純なルールの長い時間範囲にわたってテスト システムに固有にする必要があります。. 長時間にわたるテストと基本的なルールは、将来的に潜在的な市場条件の広い配列を反映すべき.

履歴データは明らかにすべての将来のイベントを含まれないために、すべての機械的な取引システムは最終的に失敗します。. 歴史データで作成されたすべてのシステムは最終的に歴史に無関心な条件を発生します。. 人間の洞察力と介入からレールを離れて実行している自動化された戦略を防ぎます. 騎士の首都では、人々 が何かを知る ライブ取引混乱状態.

その適応性、シンプルさ勝

成功した機械的な取引システムは生きているようなします。, 生物の呼吸. 世界の地層に満ちている生物の化石を, 自分の歴史の期間の間に短期的な成功に最適ですが, あまりにも適応と長期生存に特化しました。. クイックを受けることができるため、人間指導の単純なアルゴリズムによる機械的な取引システムが最高, 簡単な進化と環境の変化への適応 (市場を読む).

シンプルな取引ルールがデータ マイニング バイアスの潜在的な影響を減らす. データ マイニングからバイアス それは歴史的な規則が将来の条件の下で適用されますどれだけ誇張するかもしれないので問題は, 機械的なトレーディング システムは、短い時間フレームに焦点を当てたときに特に. シンプルで堅牢な機械的な取引システムのテスト用に使用されるタイム フレームで影響を受けるべきではないです。. -履歴データの特定の範囲内にあるテスト ポイント数まだ証明またはテストされている取引ルールの有効性を反証するのに十分な大きさにする必要があります。. 言い方を変えれば, 単純です, データ マイニングのバイアスを上回る強力な機械的な取引システム.

トレーダーは、シンプルなデザイン パラメーターを持つシステムを使用している場合, よう、 QuantBar システム, 最長の適切な歴史的な期間を使用して、テストと, 他に重要なできるタスク システムの取引とその結果を今後監視の分野に固執することになります. 観測により、進化.

反対に, 「事前に進化して」システムの初期絶滅のリスクを実行する複数のパラメーターの複雑なセットから構築された機械的な取引システムを使用するトレーダー.

機械取引の最善を活用する堅牢なシステムを構築します。, 煩わされずその弱点に

機械的なトレーディング システムの堅牢性と適応性を混同しないことが重要です。. システムの開発は '堅牢な' として記述されている多数の歴史的な期間に- と -現在の観測期間中であっても取引を獲得につながったパラメーターに基づいて、します。ないですこのようなシステムが正常に一度調整すること保証彼らは過去の自分の"ハネムーン期間貿易されています。” その中に条件はシステムの基になる、特定の歴史的な期間に合わせて起こる初期取引期間であります。.

単純な機械的な取引システムは簡単に新しい条件に適応, でも、市場変化の根本的な原因は明白でなく残る, 複雑なシステムでは不十分と. 市場環境の変化, 彼らは継続的に行う, 獲得していく可能性が最も高い取引システムは、シンプルで最も簡単に新しい条件に適応; 本当に堅牢なシステムは、とりわけ長寿を持っています。.

クイックを受けることができるため、人間指導の単純なアルゴリズムによる機械的な取引システムが最高, 簡単な進化と環境の変化への適応 (市場を読む).

残念なことに, 過度に複雑な機械的な取引システムを使用する場合の利益の最初の期間を経験した後, 多くのトレーダーが成功にこれらのシステムを微調整しようとしての罠に陥る. 市場の不明, まだ変更, 条件がありますが既に機械的な取引システムの全体の種、絶滅する運命. もう一度, シンプルさと状況の変化への適応性を提供する任意のトレーディング システムの生存のための最善の希望.

成功と失敗を区別する客観的な計測を使用します。

トレーダーの最も一般的な落下は彼または彼女の取引システムへの心理的な添付ファイルです。. 取引システムの障害が発生した場合, それは通常のトレーダーは、客観的ではなく主観的な視点を採用しているので, 特定取引中に停止損失に関しては特に.

人間の本性はしばしば感情的な添付ファイルを特定のシステムを開発する業者を運転します。, 特にときトレーダーに投資している時間とお金のかなりの量機械取引システムを理解することは困難である多くの複雑なパーツ. しかし, それを客観的に検討するためにシステムの外のステップにトレーダーのため極めて重要です。.

いくつかのケースで, 貿易業者になるシステムの予想される成功の妄想, 主観的な分析よりもはるかに長く、明らかに失うシステムを取引を継続することのポイントにも許してしまう. または, 脂肪の wins の期間の後, トレーダーは、可能性がありますになる「結婚」旧歴システムにその美しさが損失の圧力の下でフェードしながらも. 悪化, トレーダーは、テストの期間をまたは既に失うことシステムの統計的パラメーターを選んでの罠に落ちることがあります。, システムの偽の希望を維持するためには、値の継続的します。.

客観的基準, 現在の失敗の確率を評価する標準偏差のメソッドを使用するなど, 機械的なトレーディング システムの真の失敗があるかどうかを決定するための唯一の勝利方法です。. 客観的な目で, 機械的なトレーディング システムで迅速にスポットまたは潜在的な障害にトレーダーの簡単です。, シンプルなシステムは、迅速かつ簡単に新鮮な歴システムをもう一度作成に適応させること、.

機械的な取引システムの障害はしばしば歴史的な損失やドローダウンに対する測定電流の損失の比較に基づいてを定量化します。. このような分析は、主観的につながる可能性があります。, 不正確な結論. 最大ドローダウンは、トレーダーがシステムを放棄するしきい値としてよく使用されます。. 方法システムまでドローダウン レベルを考慮せず, またはそのレベルに達するに必要な時間の長さ, トレーダーは、システムがドローダウンだけに基づいて敗者である結論とせず.

障害の指標としてドローダウンに対する標準偏差

実際, 受賞システムを破棄することを避けるために最善の方法は客観的測定標準を使用して実際にそれを取引しながら得られたシステムからリターンの現在または最近の分布を確認するには. バックテストからリターンの歴史的な分布に対して測定を計算比較します。, 確実性に従って固定しきい値値を割り当てる際の機械的な取引システムの現在の「失う」配布は確かに正常より, 予想される損失, したがって失敗として捨てられるべき.

だから, たとえば, 貿易業者が現在のドローダウン レベルでシグナル状態に問題あり、彼の調査をトリガーを無視することを前提としてください。. 代わりに, 歴史的テスト期間中そのシステムの取引中に発生と歴史的な損失に対して現在の連敗を比較します。. どのように保守的なトレーダーがによってください。, 彼または彼女は現在または最近の損失が超えていることに気付く場合があります。, 言う, 、 95% 「普通の」歴史的な損失レベルからの 2 つの標準偏差によって暗黙的に指定確実レベル. これは確かに強力な統計記号は、システムのパフォーマンスが低下するだろう, したがって失敗しましたと. 対照的に, リスクの大きい食欲と異なるトレーダーことがあります 3 つのことを客観的に決めることの規範からの標準偏差 (すなわち. 99.7%) 確実に適切なレベルとして取引システムを判断するため「失敗」

任意のトレーディング システムの最も重要な要因’ 成功, 手動または機械かどうか, 人間の意思決定能力は、常に. 良い機械的な取引システムの値は、します。, すべての良いマシンのような, 彼らは人間の弱点を最小限に抑え、マニュアルの方法をはるかに超えて達成可能な達成に力を与える. まだ, 正しく作成されたとき, 彼らはまだトレーダーの判断に従ってしっかりした制御を許可して、彼または彼女が障害物と潜在的な障害の明確な舵取りをできるように.

トレーダーが損失するかどうかを評価する標準分布の統計計算の形で数学を使用できますが、通常、歴史的な記録によると許容, 彼または彼女はまだ作る純粋な機械ではなく人間の判断に依存します。, 単独でのアルゴリズムに基づく数学ベースの意思決定.

トレーダーは、両方の世界のベストを楽しむことができます。. アルゴリズムとメカニカルトレーディングの力は、発注・施工に関する人間の感情や遅刻の影響を最小します。, ストップロスの規律を維持することに関しては特に. それはまだ取引のシステムを人間の制御を保持するために標準偏差の客観的な評価を使用してください。.

変更のために準備します。, 取引システムを変更しておいて

ときに検出する客観性とともに、機械的な取引システムは、敗者に勝者から変更します。, トレーダーでは、規律と先見性に進化し、彼らは新しい市場環境に勝つために続けることができますので、システムを変更する必要があります。. どのような環境変化でいっぱいに, シンプルなシステム, その進化になります迅速かつ容易に. 複雑な戦略が失敗した場合, 簡単にそれを変更するよりも交換することがあります。, いくつかの最も簡単な最も直感的なシステムの, よう、 QuantBar システム, 比較的容易に将来の市場状況に適応するためにその場でを変更.

要約すると, 正しく作成された機械的な取引システムはシンプルかつ適応可能であるべきといえよう, さまざまな市場条件の下で利益を生成するのに十分な堅牢なされるように、右のタイプとデータ量によるとテストと. と, 受賞システムは成功の適切な基準によって判断しなければなりません。. アルゴリズム取引ルールや最大ドローダウンのレベルに依存するだけではなく, システムが失敗したかどうかについての決定は、トレーダーの人間の判断によるとすべきであります。, システムの現在のパフォーマンスの歴史的なテスト損失に対して測定した場合の標準偏差の数の評価に基づいて. 機械的なトレーディング システムは実行に失敗した場合, トレーダーは、失うシステムにしがみつくのではなく必要な変更をする必要があります。.