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.
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。.
Fred ペニー 言う
いくつかのコメント.
システムが働いていたからといって 20 年前わけで今日動作するはず. 長い期間にわたってシステムのテストを提案する際気をつけてください。. どのくらいの期間が長?
同様に, 簡単な方法は簡単です? 4 つの変数の合計 4 つの規則? 10 変数の合計で 7 つのルール? シンプルに優れていますが、簡単です、私は同意するだろうは一般的に?
使用可能なソフトウェアと困難ではないがモンテ Carlo 分析を実行する同じような結論を提供する必要がありますリターンの標準偏差を用いて. MC の分析, ご承知の通り, 1 つは可能なリターンおよび可能なドローダウンを見ることができます。. 未来、過去のようにする必要はありませんが、MC 分析システムをテストする 1 つの方法は、.
タラン 言う
エッジを持つシステムを開発するは難しいガイドラインを与えることは簡単……….貿易に最も困難です。.
可能であればいくつかの変数を共有します。 2 取引システムを作る.
シンプルさのために、簡単に
ルールを購入します。
終了ルール (利益の終了または停止)
短いルール
短い出口 (利益の終了または停止)
外出します。 (システムによって必要な場合)
位置のサイズ (max を考慮しました。. ドローダウン)
厥それ… 場合のアドバイスのすべての部分を追加することができます。…
アンドレアス 言う
こんにちはみんな
ポストをありがとう, あなたが言及した多くのことに同意します。. 加えて, 私にしようとのアイデアのカップルを与えます.
よろしくお願いいたします
Danno473 言う
Hi All!
ショーン, i agree.. focusing on not losing is a very important success of success.
Tarun, an EA that i have built that is very successful uses a simple pivot point swing trading strategy. A custom indicator of my own gives me a premarket bias (up or down) and my trigger for entry is market price within a 2 pip range of the main daily pivot. exit strategy is simple too, price will either stop out or close half the position at Support1 or Resistance1. Stoploss is then moved to break even. Price will then stop out or reach S2 or R2 at which point half the remaining position is closed again, stoploss is moved to S1 or R1. Price will then stop out or move to S3 or R3 at which point the remaining position is closed.
– That simple strategy is worth 1million dollars over a 15 year period.. 無料, my pleasure. most people wont do anything with this info anyway lol.
The Dilema:
Simple strategy, highly complicated EA. なぜ? because every strategy has limits and knowing what causes it to fail is the first step to “focusing on not losing”. aka, put meausures in place to anaylize the market and make your EA either shut off or adapt when the market is acting in ways bad for your strategy.
also, R/R, balance protection and using a LOT scale makes the EA pretty complex but its well worth the effort. combine a simple strategy with a detailed managment system inside of a complex EA is worth 50million over 15 年. Dont expect this kind of system to come together over night, i spent 2 years building mine but its been a very exciting journey. If you’re passionate about trading and EA’s just dont give up. stay focused and keep learning.
Good Luck!
ショーンオバートン 言う
確かに. You could publish most strategies in the newspaper. Almost nobody would do anything with it.
I love the emphasis on “not losing” rather than winning. You’re speaking my language!
Mike B 言う
I would add 3 points to consider when evaluating the performance of programmed trading systems. First of all when back testing a system in MetaTrader it is important to remember that MT4 does not provide a true tick data stream. It merely simulates the tick data by using data bars stored in the History Center, This means that very recent price history may be constructed from 1 または 5 minute bars and history farther out may be constructed from 15 または 30 minute bars. Running tests over periods of several years may force MT4 to simulate the tick data using bars of even larger time periods. This is whyyou will see many performance tests which were run in MetaTrader over a several year periods that have a characteristic curve. There is a steeply profitable curve in the early years and a flat to losing curve in the recent time period. If the system was run on the true tick data most likely it would perform poorly throughout the testing period because the early years were simulated on 15M or 30M bars and were less volatile than the actual price action of the period.
Secondly, most of the people who design trading systems tend to over optimize their system to maximize the profit obtained during the time period which was used to test the system. As an example let’s say the system designer tested his system over a 5 年の期間. The natural inclination is to tweak the variables to maximize the profit. The thought process goes something like this: If the system produces a 50% 利益と 2.5 profit factor over this test period then I should get at least an acceptable performance in real time use. Believe me this is the kiss of death in EA programming and the reason so many commercial expert advisers fail. The customer buys into the profitable performance during the back testing period and then inevitably loses when he tries to run the EA with real money. Proper back testing attempts to find the true average performance of the EA based on several testing periods.
最後に, there is the problem that was touched on in the article of knowing if the results you are experiencing are statically valid. Of course as Mr. Flower states if a losing streak is outside 2 standard deviations then chances are something has changed. I would like to point out that the distribution of winning and losing trades is always random and determined by the overall percentage of winners or losers in a sample of trades assuming that it is large enough to be statically valid. To give an example let’s say your system requires a 50% win rate to be profitable. まあ, we already know from flipping a coin that has the same 50% win rate that the winners and losers will tend to clump together in winning streaks and losing streaks. Further more we know from the study of statistics that the distribution of winners and losers in the EA with a 50% win rate will be the same as the distribution obtained from tossing a coin. Namely, there will be in a group of 1000 trades on average 8 losing streaks of 5 losers in a row and 8 winning streaks of 5 winners in a row. Similarity in a group of 1000 trades you should also see on average of 4 losing and winning streaks of 6 in a row, 2 losing and winning streaks of 7 in a row and 1 winning and losing streak of 8 と 1 winning and losing streak of 9 in a row.
It is important that the user has a realistic idea of size and number of losing streaks he WILL encounter using the EA. Otherwise he will surely give up and quite the first time he encounters an expected losing series of trades.
ショーンオバートン 言う
ねえ、マイク,
That’s one of the many reasons that I don’t test anything in MetaTrader. I only use it for live trading. The weak data and inability to test portfolios makes it unusable for my purposes.
You’re right about over-optimizing. The easiest way to avoid this is to minimize the number of parameters in your strategy. I only have 4 in my ルール 戦略, たとえば.
Thanks for the detailed thoughts!
Sergey 言う
WOW! I liked it, good thoughts
ショーンオバートン 言う
おかげで.
Sylvester Augustine 言う
Hi Trader mates – I simply follow Sam Seiden’s Suppl-Demand approach coupled with Candlestick analysis – works like pure magic. I follow the golden rule of “minimizing losses and leaving profits to run”. Been trading like this for 6 years with consistent INCREMENTAL GROWTH month after month (sometimes small, sometimes big, but always ticking upwards). For me these are the “simple keys” to succeed over the medium to long term.
ショーンオバートン 言う
Slow and steady wins the race.
corinna 言う
Where’s that indicator for the hourly where it triggers an entry one stick before? Can’t find it anywhere, does it still work? It has like a bottom graph and let’s you know to get in on the next candle for one candle’s time for that amount of profit, I remembered a while back seeing alot about it from you, but haven’t seen it since and I think I was going to try it out! Regards 🙂
ショーンオバートン 言う
Hey Corinna,
You’re referencing the SBスコア. Please let me know what you think of it!