Algoritma dan Strategi Forex Mekanikal | OneStepRemoved

  • Articles
  • Sophisticated Web Sites
  • Dagangan automatik
  • Testimonial
  • Hubungi

Apa ’ s yang berlaku?

April 22, 2015 oleh Shaun Overton 9 Komen

Ia ’ s telah sebulan jendal-jendul takrif mana-mana. Kami membuat satu tan wang selepas bulan ’ s Fed pengumuman, hanya untuk memberikan semua kembali minggu depan. QB Pro pulih sebahagian keuntungan lebih awal, kemudian minggu ’ s digunakan mengambil balik semua sekali lagi. Ia ’ s telah menyakitkan.

Berita baik adalah bahawa the new changes to QB Pro are rolled out. Beberapa anda dihantar dalam e-mel yang bertanyakan mengenai matawang baru seperti GBPNZD dan AUDCAD yang terdapat dalam akaun anda. Kudos kepada anda untuk memberi perhatian yang rapat untuk perdagangan.

Jumlah matawang yang didagangkan dalam bakul adalah sehingga 16 pasangan. Manakala leverage maksimum tidak berubah pada 36:1 (masih sangat, sangat tinggi), leverage setiap pasangan adalah hanya 2.25:1. Kerugian masa depan seperti dari minggu lepas masih akan berlaku.

Perbezaan adalah bahawa saiz jawatan akan dikurangkan dengan lebih 2/3. Kesan daripada ditangkap dalam kehilangan perdagangan yang timbul kesan daripada kelemahan USD menurun dengan ketara. Kami ’ re kini dagangan gabungan AUD, CAD, CHF, EUR, GBP, JPY, NZD, USD dan XAG. Tiada satu Mata Wang harus menguasai prestasi.

Sistem juga tidak sangat baik di pasaran matawang yang timbul. Saya ’ m yang memegang menambah GOSOKKAN, MXN dan lain-lain sehingga saya boleh menentukan kesan spread pada keuntungan keseluruhan. Mereka ’ d lakukan menakjubkan jika kita boleh berdagang secara percuma!

Jangkaan prestasi jangka pendek bagi QB Pro

Kita ’ semula datang ke musim panas, Itulah apabila pasaran forex secara tradisional jatuh ke dalam suram. Bahawa ’ s secara amnya sesuatu yang baik untuk QB Pro. Pasaran whipsaw naik dan turun tanpa benar-benar berlaku di mana-mana.

Alternatif lain ialah bahawa Fed kenaikan kadar pada bulan Jun dan menghantar pasaran ke USD yang membeli kegilaan. Bahawa ’ berita baik juga s. Kebanyakan wang yang QB Pro dibuat dalam tempoh 8 bulan ini didorong oleh kekuatan USD. Kenaikan kadar akan melepaskan huru-hara dalam pasaran baru muncul dan ekuiti. Bahawa ’ s jenis keadaan tolak turun-naik ke kami baru melintasi, mencipta peluang bagi kita untuk perdagangan.

QB Pro 2.0 ISN ’ t yang berlaku

Saya ’ m amat kecewa. Selepas beberapa ribu dolar dalam pengaturcaraan perbelanjaan, dan tidak lagi di 100+ jam bahawa saya telah menghabiskan pengekodan diri saya, QB Pro 2.0 perubahan adalah basuh yang.

Saya mempunyai pemaju yang dipercayai audit kod saya pastikan saya wasn ’ t yang melakukan sesuatu yang bodoh seperti perdagangan di masa depan harga atau apa-apa. Dia mahupun diri saya menangkap apa-apa dari Disember sehingga Mac.

Pada penghujung bulan lepas, satu talian kod memusnahkan segalanya. Salah satu ciri-ciri utama saya adalah membuat keputusan bila untuk jaminan atas dagangan dan pergi ke arah yang berlawanan. Baik, Ia ternyata bahawa saya secara tidak sengaja diperkenalkan data yang mengintip dan menanya ke backtesting platform. Saya terlebih dahulu dikira apabila kehilangan perdagangan berlaku untuk mengira kebarangkalian.

Dalam Bahasa Inggeris, tujuan saya adalah untuk mengira “Jika hari ini yang rugi besar, lakukan sebaliknya esok.”

Apa yang saya sengaja dikodkan adalah “Jika esok adalah yang rugi besar, maka melakukan sebaliknya.” Jika hanya yang adalah mungkin!

Aku ’ t ingin muddle atas penerangan dengan contoh-contoh Kod. Memadai untuk mengatakan bahawa idea didn ’ t bersenam Bilakah saya mengambil dari keupayaan untuk melihat ke masa depan.

Terdapat beberapa ciri yang 2.0 sistem yang saya ingin menganalisa pada bulan-bulan akan datang, tetapi sekarang ia ’ s akan mengambil tempat duduk belakang.

Apa ’ s seterusnya?

Rancangan saya adalah untuk duduk ketat untuk beberapa minggu untuk memastikan bahawa pasangan yang baru bekerja yang. Apabila saya secara peribadi berpuas hati dengan kelakuan sistem, Saya berhasrat untuk meningkatkan jumlah modal dalam akaun saya.

Don ’ t memegang kaki saya ke dalam api. Bahagian ini adalah satu proses yang subjektif, Jadi saya boleh ’ t meletakkan jangka masa yang tepat ia. Jika dan apabila saya berpuas hati – dan ia ’ s akan sangat baik beberapa hari pertama – kemudian saya akan membuat keputusan untuk meningkatkan modal saya berisiko.

Jika dan apabila saya memilih untuk meningkatkan modal saya dalam akaun, Saya akan kemudian dibuka semula QB Pro kepada peniaga-peniaga baru.

PS: Saya berharap bahawa drawdowns yang menggalakkan sebahagian daripada anda untuk menarik keuntungan masa depan peluang membentangkan sendiri. Anda memakai ’ t ingin kehilangan lebih daripada apa yang anda selesa mengambil risiko.

Filed Under: QB Pro, Menguji konsep anda sejarah Tagged With: ujian tersokong, pengeluaran, QB Pro

Memilih Strategi Kanan

November 12, 2014 oleh Eddie Flower 3 Komen

Peniaga menggunakan pelbagai strategi dalam pasaran, semua berdasarkan dua bentuk analisis: Analisis fundamental dan analisis teknikal. Walaupun institusi dan pedagang besar yang lain mungkin menggabungkan kedua-dua gaya analisis, peniaga-peniaga yang paling bebas bergantung pada strategi yang sebahagian besarnya berdasarkan analisis teknikal.

Mari kita lihat pada kedua-dua gaya analisis sebagaimana ia terpakai bagi perdagangan forex.

Analisis fundamental

Dalam pasaran saham, ekuiti peniaga kadang-kadang dapat menghargai syarikat (dan oleh itu meramalkan harga sahamnya) jika mereka tahu semua maklumat tentang syarikat yang. Ini kerana harga saham syarikat itu mencerminkan nilai harta yang diketahui. Dengan mengetahui syarikat, peniaga ekuiti yang mengetahui apa yang harga sahamnya harus.

Walau bagaimanapun, dalam pasaran tukaran mata wang asing dengan menggunakan analisis fundamental sahaja adalah jauh kurang berkesan, kerana ia adalah amat sukar untuk menghargai ekonomi negara keseluruhan dalam usaha untuk meramalkan nilai mata wang itu. Peniaga-peniaga forex yang paling digunakan secara eksklusif analisis teknikal.

Apabila analisis fundamental skala penuh digunakan untuk pasaran tukaran mata wang asing, ia paling sering digunakan sebagai satu cara untuk meramalkan trend jangka panjang. Dan, beberapa peniaga menggunakan data seperti siaran berita dalam jangka masa pendek untuk menjana perdagangan atau mengesahkan isyarat. Jadi, bersama-sama dengan analisis teknikal andalan mereka, beberapa peniaga menggabungkan data asas.

Berikut adalah beberapa petunjuk asas yang biasa digunakan oleh peniaga-peniaga forex:

★-Ladang gaji

★ Indeks Harga Pengguna (IHP)

★ Indeks Pengurus Pembelian (PMI)

★ Barang Tahan Lama Jualan

★ Jualan Runcit

Untuk hasil yang terbaik, peniaga celik juga memberi perhatian kepada pelbagai mesyuarat pegawai-pegawai kerajaan dan persidangan industri, dan tempat-tempat lain di mana sebut harga dan ulasan pasaran yang bergerak boleh didapati.

Mesyuarat dijadualkan untuk membincangkan inflasi, kadar faedah dan isu-isu lain yang secara langsung memberi kesan kepada harga matawang. Mesyuarat-mesyuarat dan persidangan yang sering dilaporkan dalam akhbar industri sebelum mereka mencapai media arus perdana. Acara penting untuk asas-asas berasaskan pedagang forex adalah Jawatankuasa Pasaran Terbuka Persekutuan (FOMC HARI ESOK KRITIS) sidang akhbar dan transkrip mesyuarat.

Peniaga Forex boleh mengikut mesyuarat dan persidangan dan menjadi pakar yang amat berpengetahuan, dan keuntungan dengan mengetahui kumpulan pemasaran yang lebih baik daripada kebanyakan orang lain.

Analisis teknikal

Analisis teknikal adalah setakat asas yang paling biasa untuk strategi forex. Dengan menggunakan analisis teknikal dalam forex adalah berbeza daripada dalam ekuiti, kerana tempoh masa forex adalah 24 jam di seluruh dunia manakala saham ramai yang tidak berdagang semalaman, jadi pergerakan harga mereka adalah berbeza.

Peniaga menggunakan pelbagai jenis sistem individu, sering dibina oleh pembekal EA berpengetahuan, dengan petunjuk yang berbeza. Berikut adalah beberapa petunjuk yang paling umum dan teori yang digunakan dalam analisis teknikal:

Gelombang Elliott ★

★ Parabolic SAR

★ Gann Teori

★ Nombor Fibonacci

★ Titik pangsi

Peniaga kraf banyak strategi yang berbeza berdasarkan analisis teknikal, terutamanya dengan menggabungkan beberapa indikator. Pemaju lain mewujudkan sistem dagangan berdasarkan belian mencari sejarah dan menjual pola yang dijangka akan berulang.

Membangunkan strategi peribadi

Peniaga-peniaga forex yang berjaya membangunkan dan mengemaskini strategi mereka dari masa ke masa. Beberapa peniaga memberi tumpuan kepada alat atau pengiraan tertentu, manakala pengguna lain pendekatan yang lebih luas dan eksperimen dengan gabungan analisa teknikal dan fundamental.

Banyak peniaga baru dengan bijak bermula dengan "perdagangan kertas" atau menggunakan akaun demo dengan Broker Tukaran. Dan, peniaga-peniaga yang berpengalaman hampir setiap kali membangunkan sistem baru dengan ujian tersokong sebelum mencuba mereka dalam masa nyata. Kurang berpengalaman boleh menyebabkan anda kehilangan modal anda, jadi ia adalah penting untuk mengambil masa untuk menjalankan amalan di hadapan melakukan wang yang ketara kepada mana-mana sistem perdagangan baru.

Tidak kira sama ada anda menggunakan petunjuk teknikal sahaja, atau menggabungkan asas-asas serta, jika anda mempunyai disiplin untuk belajar pasaran sasaran anda dan perdagangan dengan yakin manakala menguruskan risiko dengan berhati-hati, maka strategi anda mempunyai peluang yang sangat baik untuk berjaya.

Adakah anda bergantung kepada petunjuk teknikal? Penunjuk asas? Atau, gabungan kedua-duanya?

Filed Under: Menguji konsep anda sejarah, Idea strategi perdagangan Tagged With: ujian tersokong, Fibonacci, strategi forex, sistem perdagangan forex, Gann, parabola SAR, titik pangsi

Bagaimana Untuk Win Dengan Sistem Trading Mekanikal

Mac 18, 2014 oleh Eddie Flower 13 Komen

Dakwat Banyak yang telah ditumpukan kepada penentuan punca mekanikal sistem perdagangan kegagalan, terutamanya selepas fakta. Walaupun ia mungkin kelihatan oxymoronic (atau, kepada beberapa peniaga, hanya Pandir), sebab utama mengapa sistem ini perdagangan gagal adalah kerana mereka bergantung terlalu banyak pada tangan-percuma, api-dan-lupa sifat perdagangan mekanikal. Algoritma diri mereka kekurangan pengawasan objektif manusia dan campur tangan yang perlu untuk membantu sistem berkembang sejajar dengan keadaan pasaran yang berubah-ubah.

Mekanikal kegagalan sistem perdagangan, atau kegagalan peniaga?

Daripada meratapi kegagalan perdagangan-sistem, ia lebih konstruktif untuk mempertimbangkan cara di mana peniaga-peniaga boleh memiliki yang terbaik daripada kedua-dua dunia: Yang, peniaga boleh menikmati faedah daripada sistem perdagangan mekanikal algoritma diurus, seperti cepat-api hukuman automatik dan keputusan perdagangan emosi bebas, sementara masih memanfaatkan kapasiti manusia yang semula jadi mereka untuk berfikir secara objektif tentang kegagalan dan kejayaan.

Elemen paling penting dalam mana-mana peniaga adalah keupayaan manusia untuk berubah. Peniaga boleh berubah dan menyesuaikan diri sistem perdagangan mereka untuk terus memenangi kerugian sebelum mendapat kewangan atau emosi yang dahsyat.

Pilih jenis yang betul dan jumlah data pasaran untuk ujian

Trader yang berjaya menggunakan satu sistem peraturan yang berulang-ulang untuk menuai keuntungan dari ketidakcekapan jangka pendek di pasaran. Untuk kecil, peniaga bebas dalam dunia besar sekuriti dan derivatif dagangan, di mana spread adalah nipis dan persaingan sengit, peluang terbaik untuk keuntungan datang dari mengesan ketidakcekapan pasaran berdasarkan mudah, mudah-untuk-mengukur data, kemudian mengambil tindakan secepat mungkin.

Apabila seorang peniaga membangun dan mengoperasikan sistem perdagangan mekanikal berdasarkan data sejarah, dia berharap untuk keuntungan masa depan berdasarkan idea bahawa ketidakcekapan pasaran semasa akan terus. Jika seorang peniaga memilih data yang salah menetapkan atau menggunakan parameter salah untuk layak data, peluang berharga mungkin hilang. Pada masa yang sama, sekali ketidakcekapan yang dikesan dalam data sejarah tidak lagi wujud, maka sistem perdagangan yang gagal. Sebab-sebab mengapa ia hilang tidak penting untuk peniaga mekanikal. Hanya keputusan perkara.

mechanical trading rules

Pilih set data yang paling penting apabila memilih set data dari mana untuk mencipta dan menguji sistem perdagangan mekanikal. Dan, untuk menguji sampel yang cukup besar untuk mengesahkan sama ada peraturan perdagangan bekerja secara konsisten di bawah pelbagai keadaan pasaran, peniaga perlu menggunakan tempoh praktikal terpanjang ujian data.

Jadi, ia seolah-olah sesuai untuk membina sistem perdagangan mekanikal berdasarkan kepada kedua-dua data sejarah yang paling lama mungkin ditetapkan serta set yang paling mudah parameter reka bentuk. Keteguhan umumnya dianggap keupayaan untuk menahan banyak jenis keadaan pasaran. Keteguhan harus wujud dalam mana-mana sistem yang telah diuji di seluruh julat masa yang panjang data sejarah dan peraturan yang mudah. Ujian yang panjang dan kaedah-kaedah asas harus mencerminkan pelbagai terluas keadaan pasaran yang berpotensi di masa depan.

Semua sistem perdagangan mekanikal akhirnya akan gagal kerana data sejarah jelas tidak mengandungi semua peristiwa masa hadapan. Mana-mana sistem yang dibina di atas data sejarah akhirnya akan menghadapi keadaan ahistorical. Pandangan manusia dan menghalang campur tangan strategi automatik dari berjalan di luar rel. Penduduk di Knight Capital tahu sesuatu tentang snafus dagangan.

Kesederhanaan menang dengan penyesuaian

Sistem perdagangan mekanikal yang berjaya adalah seperti hidup, organisma bernafas. Strata geologi di dunia dipenuhi dengan fosil organisma yang, walaupun sesuai untuk kejayaan jangka pendek dalam tempoh sejarah mereka sendiri, telah terlalu khusus untuk kelangsungan hidup jangka panjang dan penyesuaian. Algoritma sistem perdagangan mekanikal mudah dengan panduan manusia adalah yang terbaik kerana mereka boleh menjalani cepat, evolusi mudah dan adaptasi kepada keadaan yang berubah-ubah dalam persekitaran (membaca pasaran).

Kaedah-kaedah perdagangan mudah mengurangkan potensi kesan berat sebelah data perlombongan. Berat sebelah dari perlombongan data adalah bermasalah kerana ia boleh terlalu keras menekankan bagaimana peraturan sejarah akan memohon di bawah keadaan masa depan, terutama apabila sistem perdagangan mekanikal memberi tumpuan kepada jangka masa pendek. Sistem perdagangan mekanikal mudah dan mantap tidak terjejas oleh oleh tempoh masa yang digunakan untuk tujuan ujian. - Bilangan titik ujian didapati dalam julat yang diberikan data sejarah masih harus cukup besar untuk membuktikan atau menyangkal kesahihan peraturan perdagangan yang diuji. Dinyatakan berbeza, mudah, sistem perdagangan mekanikal teguh akan lebih bernas dr berat sebelah data perlombongan.

Jika seorang peniaga menggunakan sistem dengan parameter reka bentuk yang mudah, seperti yang Sistem QuantBar, dan menguji dengan menggunakan tempoh masa sejarah yang paling panjang yang sesuai, maka hanya tugas-tugas penting yang lain adalah untuk berpegang kepada disiplin dagangan sistem pemantauan dan keputusan dalam melangkah ke hadapan. Pemerhatian membolehkan evolusi.

Sebaliknya, pelanggan yang menggunakan sistem perdagangan mekanikal dibina daripada satu set kompleks pelbagai parameter menghadapi risiko "pra-berkembang" sistem mereka pupus awal.

Membina sebuah sistem yang teguh yang menggunakan yang terbaik daripada perdagangan mekanikal, tanpa menjadi mangsa kepada kelemahan

Ia adalah penting untuk tidak mengelirukan keteguhan sistem perdagangan mekanikal dengan penyesuaian mereka. Sistem dibangunkan berdasarkan pelbagai parameter menyebabkan memenangi perdagangan semasa tempoh sejarah - dan walaupun dalam tempoh yang diperhatikan semasa - '. Teguh' sering digambarkan sebagai Yang ada jaminan bahawa sistem tersebut boleh berjaya mengagak sekali mereka telah perdagangan mereka yang lalu "tempoh bulan madu.” Itulah tempoh perdagangan awal di mana keadaan berlaku serentak dengan tempoh sejarah yang tertentu di mana sistem itu berdasarkan.

Sistem perdagangan mekanikal mudah mudah disesuaikan dengan keadaan baru, walaupun punca perubahan pasaran kekal tidak jelas, dan sistem yang kompleks jatuh pendek. Apabila keadaan pasaran perubahan, kerana mereka terus-menerus melakukan, sistem perdagangan yang paling mungkin untuk terus menang adalah mereka yang mudah dan paling mudah menyesuaikan diri dengan keadaan baru; sistem yang benar-benar mantap adalah salah satu yang mempunyai usia yang panjang atas semua.

Algoritma sistem perdagangan mekanikal mudah dengan panduan manusia adalah yang terbaik kerana mereka boleh menjalani cepat, evolusi mudah dan adaptasi kepada keadaan yang berubah-ubah dalam persekitaran (membaca pasaran).

Malangnya, selepas mengalami tempoh permulaan keuntungan apabila menggunakan sistem perdagangan terlalu-kompleks mekanikal, banyak peniaga jatuh ke dalam perangkap yang cuba untuk tweak sistem tersebut kembali kepada kejayaan. Pasaran ini tidak diketahui, belum berubah, keadaan mungkin telah ditakdirkan bahawa seluruh spesis sistem perdagangan mekanikal kepada kepupusan. Lagi, kesederhanaan dan keupayaan menyesuaikan diri dengan keadaan yang berubah-ubah menawarkan harapan terbaik untuk hidup dengan mana-mana sistem perdagangan.

Menggunakan pengukuran objektif untuk membezakan antara kejayaan dan kegagalan

Kejatuhan yang paling biasa-A pedagang adalah lampiran psikologi kepada sistem perdagangan masing-masing. Apabila kegagalan perdagangan-sistem berlaku, ia biasanya kerana peniaga telah menerima pakai subjektif bukannya sudut pandangan objektif, terutamanya yang berkaitan dengan stop-kerugian dalam perdagangan tertentu.

Sifat manusia sering mendorong peniaga untuk membangunkan lampiran emosi kepada sistem tertentu, terutama apabila peniaga itu telah melabur sejumlah besar masa dan wang ke dalam sistem perdagangan mekanikal dengan banyak bahagian kompleks yang sukar untuk difahami. Walau bagaimanapun, ia amat penting untuk seseorang peniaga itu melangkah keluar sistem untuk menganggapnya secara objektif.

Dalam sesetengah kes, peniaga menjadi delusional tentang kejayaan yang diharapkan daripada sistem, walaupun sehingga ke tahap yang berterusan untuk berdagang sistem jelas-kalah jauh lebih lama daripada analisis subjektif akan dibenarkan. Atau, selepas tempoh kemenangan lemak, seorang peniaga mungkin menjadi "berkahwin" untuk sistem sebelum ini yang memenangi walaupun ketika keindahannya pudar di bawah tekanan kerugian. Lebih buruk lagi, peniaga boleh jatuh ke dalam perangkap selektif memilih tempoh ujian atau parameter statistik untuk satu sistem yang sudah kehilangan, untuk mengekalkan harapan palsu untuk nilai berterusan sistem.

Pengukur objektif, seperti menggunakan kaedah sisihan piawai untuk menilai kebarangkalian kegagalan semasa, adalah kaedah yang hanya menang untuk menentukan sama ada sistem perdagangan mekanikal telah benar-benar gagal. Melalui mata objektif, ia mudah untuk seseorang peniaga itu dengan cepat melihat kegagalan atau kegagalan yang berpotensi dalam sistem perdagangan mekanikal, dan satu sistem yang mudah boleh dengan cepat dan mudah disesuaikan dengan mewujudkan satu sistem yang baru memenangi sekali lagi.

Kegagalan sistem perdagangan mekanikal sering dikuantifikasikan berdasarkan perbandingan kerugian semasa apabila diukur terhadap kerugian atau sejarah drawdowns. Analisis ini boleh membawa kepada subjektif, kesimpulan yang tidak betul. Pengeluaran maksimum sering digunakan sebagai metrik ambang di mana peniaga akan meninggalkan sistem. Tanpa mengambil kira cara di mana sistem yang mencapai tahap pengeluaran, atau tempoh masa yang diperlukan untuk mencapai tahap yang, seorang peniaga tidak harus membuat kesimpulan bahawa sistem itu adalah orang yang rugi berdasarkan pengeluaran sahaja.

Sisihan piawai berbanding pengeluaran sebagai metrik kegagalan

Malah, kaedah terbaik untuk mengelakkan membuang sistem pemenang adalah dengan menggunakan standard pengukuran objektif untuk menentukan pengagihan semasa atau baru-baru ini pulangan daripada sistem yang diperolehi manakala perdagangan sebenarnya ia. Bandingkan pengukuran itu terhadap pengedaran sejarah pulangan dikira dari ujian belakang, manakala memberikan nilai ambang tetap mengikut kepastian bahawa semasa "kehilangan" pengedaran sistem perdagangan mekanikal memang luar biasa, kerugian to-be-dijangka, dan oleh itu perlu dibuang kerana gagal.

Jadi, contohnya, menganggap bahawa seorang peniaga mengabaikan tahap pengeluaran semasa yang telah memberi isyarat masalah dan mencetuskan penyiasatannya. Sebaliknya, membandingkan kehilangan coretan semasa dengan kerugian sejarah yang akan berlaku semasa trading sistem yang semasa tempoh ujian sejarah. Bergantung kepada bagaimana konservatif peniaga adalah, dia mungkin mendapati bahawa kerugian semasa atau baru-baru ini adalah di luar, berkata, yang 95% tahap kepastian tersirat oleh dua sisihan piawai daripada nilai "normal" tahap kerugian lampau. Ini sudah tentu akan menjadi tanda statistik yang kukuh bahawa sistem yang melaksanakan dengan baik, dan oleh itu telah gagal. Berbeza, peniaga yang berbeza dengan selera makan yang lebih besar bagi risiko secara objektif boleh memutuskan bahawa tiga sisihan piawai daripada norma (Dgn kata lain. 99.7%) adalah tahap kepastian yang sesuai untuk menilai sistem perdagangan sebagai "gagal."

Faktor yang paling penting untuk mana-mana sistem perdagangan’ kejayaan, sama ada manual atau mekanikal, sentiasa keupayaan membuat keputusan manusia. Nilai sistem perdagangan mekanikal yang baik adalah bahawa, seperti semua mesin yang baik, mereka mengurangkan kelemahan manusia dan memperkasakan pencapaian jauh di luar yang boleh dicapai melalui kaedah manual. Namun, apabila betul dibina, mereka masih membenarkan kawalan firma mengikut pertimbangan pedagang dan meminta bantuan rakan untuk mengelakkan rintangan dan kegagalan yang berpotensi.

Walaupun seorang peniaga boleh menggunakan matematik dalam bentuk pengiraan statistik pengedaran standard untuk menilai sama ada kerugian adalah perkara biasa dan boleh diterima menurut catatan sejarah, dia masih bergantung kepada pertimbangan manusia dan bukannya semata-mata membuat-mekanikal, keputusan berasaskan matematik-berdasarkan algoritma sahaja.

Peniaga boleh menikmati yang terbaik daripada kedua-dua dunia. Kuasa algoritma dan perdagangan mekanikal meminimumkan kesan emosi manusia dan pengalaman diperlukan pada penempatan perintah dan pelaksanaan, terutamanya yang berkaitan dengan mengekalkan disiplin henti kerugian. Ia masih menggunakan penilaian objektif sisihan piawai untuk mengekalkan kawalan ke atas manusia sistem perdagangan.

Bersedia untuk berubah, dan bersedia untuk mengubah sistem perdagangan

Bersama-sama dengan objektif untuk mengesan apabila sistem perdagangan mekanikal berubah dari pemenang ke rugi, peniaga juga perlu mempunyai disiplin dan pandangan jauh berubah dan mengubah sistem supaya mereka boleh terus menang dalam keadaan pasaran yang baru. Dalam mana-mana persekitaran yang penuh dengan perubahan, yang mudah sistem, evolusinya yang lebih cepat dan lebih mudah akan. Jika strategi kompleks gagal, ia mungkin lebih mudah untuk menggantikan daripada untuk mengubahsuainya, manakala beberapa sistem yang paling mudah dan paling intuitif, seperti yang Sistem QuantBar, adalah agak mudah untuk mengubah suai on-the-fly untuk menyesuaikan diri dengan keadaan pasaran masa depan.

Kesimpulannya, ia boleh dikatakan sistem dagangan betul-dibina mekanikal sepatutnya mudah dan cepat menyesuaikan diri, dan diuji mengikut jenis yang tepat dan jumlah data supaya mereka akan menjadi cukup kuat untuk menghasilkan keuntungan di bawah pelbagai keadaan pasaran. Dan, sistem memenangi mesti dihakimi oleh metrik yang sesuai dengan kejayaan. Mulai dari sini, bergantung kepada peraturan dagangan algoritma atau tahap pengeluaran maksimum, apa-apa keputusan mengenai sama ada sistem yang telah gagal hendaklah dibuat mengikut pertimbangan manusia pedagang, dan berdasarkan kepada penilaian ke atas jumlah sisihan piawai prestasi semasa sistem ini apabila dibandingkan dengan kerugian bersejarah-ujian yang. Jika sistem perdagangan mekanikal gagal untuk melaksanakan, peniaga perlu membuat perubahan yang perlu tidak hanya bergantung kepada satu sistem yang kalah.

Filed Under: Bagaimana untuk kerja pasaran tukaran mata wang asing?, MetaTrader Tips, Idea strategi perdagangan Tagged With: ujian tersokong, penasihat pakar, Forex, perdagangan mekanikal, pengurusan risiko, sisihan piawai, menghentikan kerugian, strategi

Bagaimana Tahu Apabila Sistem Anda Gagal

Februari 26, 2014 oleh Andrew Selby Tinggalkan komen

Salah satu aspek yang paling mengecewakan dagangan kuantitatif adalah bahawa sebahagian besar daripada strategi kita membangunkan akan berakhir gagal. Mengalami kegagalan sistem boleh menjadi sangat sukar bagi seorang peniaga untuk mengendalikan pada pelbagai peringkat. Akan ada kesan emosi dan psikologi sukar untuk dihadapi, dan terdapat juga akan menjadi kerugian kewangan untuk menangani.

Kerana kegagalan sistem boleh menjadi apa-apa peristiwa yang dahsyat, kita perlu bersedia untuk mengenalinya seawal mungkin dan mempunyai rancangan untuk menanganinya. Kegagalan sistem boleh ditakrifkan oleh drawdowns yang terlalu besar, drawdowns yang terlalu panjang, atau kegagalan untuk membuat keuntungan. Apa pun definisi anda lebih suka, ia adalah penting untuk mempertimbangkan kegagalan dari segi kuantitatif, leaving subjective opinions out of the decision.

kegagalan sistem

Berurusan dengan kegagalan sistem boleh menjadi sangat sukar. Kuncinya adalah untuk mengelakkan menjadikannya penilaian subjektif oleh kriteria kegagalan pra-takrifan.

Daniel Fernandez dari Mekanikal Forex menulis siaran minggu ini pada bagaimana untuk menentukan dan mengukur kegagalan sistem. Dalam post yang, Daniel membincangkan mempunyai definisi khusus untuk kegagalan yang menjelaskan saiz sampel, prestasi relatif, dan prestasi berbanding hasil ujian bersejarah. Tujuan beliau adalah bahawa peniaga perlu mempunyai had kuantitatif di mana mereka akan menyerah pada sistem.

Mengelakkan Penilaian Subjektif

Daniel membuat satu fakta yang menarik mengenai peniaga yang mempunyai lampiran emosi kepada strategi mereka mengabaikan bukti statistik bahawa sistem ini gagal:

Apabila lampiran - kerana ekonomi, sebab-sebab psikologi, dan lain-lain - terlalu besar, peniaga akan sentiasa mempunyai masalah dengan mengatakan bahawa sistem yang gagal, kerana beban kegagalan mungkin lebih besar daripada beban kerugian kewangan jika sistem itu terus berdagang.

Apabila kita menghabiskan sejumlah besar masa membangunkan sistem kami, kita secara semulajadi boleh menjadi dilampirkan kepada mereka. Sama seperti ibu bapa berurusan dengan mendisiplinkan anak-anak muda mereka, kita akan mempunyai untuk memisahkan hasrat kami untuk sistem ini untuk berjaya daripada keupayaan kami untuk realistik mentafsir apa yang sebenarnya berlaku.

Kegagalan adalah relatif

Sama ada anda memilih untuk membandingkan sistem anda penanda aras, Ujian tersokong Sejarah, atau simulasi monte carlo, anda harus mempunyai had pra-ditakrifkan untuk sejauh mana sistem yang akan dibenarkan untuk menyimpang dari keputusan yang dijangka. Ini akan membantu untuk menghapuskan apa-apa pendapat subjektif tentang bagaimana sistem yang melaksanakan.

Perkara-perkara Saiz Sampel

Ia juga penting untuk mempunyai had yang ditakrifkan pra-untuk saiz sampel bahawa anda akan mempertimbangkan statistik yang signifikan. Membandingkan 5 sampel perdagangan kepada 5000 backtest perdagangan adalah jelas agak cacat, tetapi anda perlu menetapkan beberapa perdagangan yang anda akan anggap sebagai perwakilan yang baik daripada strategi anda.

Sebagai jumlah dagangan bertambah atau berkurang, begitu juga dengan kepentingan kedalaman atau panjang pengeluaran yang. Adalah menjadi tanggungjawab anda untuk menentukan titik di mana jumlah dagangan melintasi ambang kepentingan.

Filed Under: Idea strategi perdagangan Tagged With: ujian tersokong, dagangan, kegagalan sistem

Rangka Tindakan Dalam Membentuk Strategi Forex Anda Sendiri, Bahagian 2

Februari 18, 2014 oleh Andrew Selby Tinggalkan komen

Awal bulan ini, kita melihat satu artikel dari Forex Crunch yang meliputi tiga langkah pertama untuk membina strategi Forex baru kuantitatif. Mereka tiga langkah pertama meliputi idea strategi sumbang saran, mentakrifkan kaedah-kaedah, dan mengoptimumkan parameter.

Pada ketika itu kami mempunyai strategi yang kita mempunyai sebab untuk mempercayai akan menunjukkan prestasi yang baik dalam situasi perdagangan. Langkah-langkah yang akan datang akan melibatkan betul menguji strategi kami untuk membuktikan nilai.

strategi forex

Selepas sumbang saran, mentakrifkan kaedah-kaedah, dan mengoptimumkan strategi Forex baru, langkah seterusnya melibatkan ujian yang ketat.

Sejak Forex Crunch telah menerbitkan tiga langkah kedua untuk mewujudkan satu sistem Forex yang teguh. Jawatan ini memberi tumpuan kepada menguji sistem yang telah dicipta dengan tiga langkah pertama. Ia mencadangkan bermula dengan ujian dalam sampel, kemudian berpindah ke luar sampel ujian, dan kemudian menunjukkan beberapa kaedah yang lebih dalam ujian.

The Point Paling Penting Ujian Mengenai

Walaupun terdapat banyak maklumat yang besar dalam artikel mengenai pelbagai jenis ujian yang perlu dilakukan ke atas strategi Forex baru, titik yang paling penting yang membuat artikel sebenarnya dinyatakan dalam pengenalan:

Bergantung kepada CAR (pulangan tahunan kompaun) angka tidak selalu idea yang baik kerana metrik ini tidak mengambil kira risiko yang terlibat dalam menghasilkan keuntungan tersebut.

Perkara ini adalah sangat asas, yang menjadikan ia mudah untuk terlepas pandang. Walaupun pulangan tahunan kompaun yang kuat adalah matlamat akhir setiap peniaga, kita semua tahu bahawa terdapat banyak cara untuk mendapatkan pulangan tahunan kompaun yang kuat, dan sebahagian daripada mereka tidak berbaloi.

Di samping itu untuk mengkompaun pulangan tahunan, kita juga perlu prihatin dengan bagaimana melaksanakan strategi dari perspektif risiko. Melihat kepada statistik seperti pengeluaran maksimum, faktor keuntungan, Nisbah Sharpe, dan peratusan memenangi memberikan kita idea yang lebih baik bagaimana strategi yang tiba di pulangan tahunan sebatiannya.

Pandangan gambar yang lebih besar akan memberikan kita gambaran yang lebih berkelayakan daripada apa yang berdagang strategi akan merasa seperti. Kita boleh menggunakan bahawa untuk menentukan sekiranya jumlah risiko strategi mendedahkan modal kita untuk berada dalam julat boleh diterima kami.

Strategi Forex Ujian

Ujian di dalam sampel data adalah di mana kita boleh menetapkan strategi kami untuk mendapatkan pulangan dan risiko statistik ke dalam julat yang dikehendaki. Dari sana, kami bergerak ke luar sampel ujian di mana kita cuba untuk meniru orang-orang statistik pada set data segar.

Terdapat juga kaedah ujian seperti Berjalan-Forward Optimization dan Monte Carlo Simulasi yang akan memberikan lebih cahaya pada bagaimana sistem baru kami boleh dijangka menunjukkan prestasi dalam dagangan. Perkara penting yang perlu diperhatikan semasa fasa ujian ini adalah konsisten. Strategi hendaklah melakukan juga di semua jenis berlainan ujian.

Jika strategi yang menghasilkan pulangan yang kukuh melalui pelbagai ujian, ia boleh dijangka akan menghasilkan keputusan yang sama dalam dagangan.

Filed Under: Menguji konsep anda sejarah Tagged With: ujian tersokong, di-sampel, Monte carlo, out-of-sampel, berjalan ke hadapan

Perbezaan Antara Optimization dan Curve-Pemasangan

Februari 3, 2014 oleh Andrew Selby Tinggalkan komen

Pengoptimuman dan keluk pas ialah dua istilah yang sangat biasa di kalangan peniaga kuantitatif. Mereka begitu umum bahawa ramai peniaga mengelirukan terma, atau menggunakannya sebagai sinonim apabila mereka sebenarnya mempunyai makna yang berbeza.

Michael Harris baru-baru ini menerbitkan sebuah jawatan tetamu Sistem Kejayaan Trader yang rosak maksud setiap syarat-syarat ini dan menjelaskan bagaimana mereka berinteraksi antara satu sama lain. Beliau juga berkongsi satu proses untuk menentukan bagaimana mungkin strategi adalah untuk didedahkan kepada berat sebelah keluk-pemasangan yang berasaskan bagaimana parameternya digunakan.

curve-fitting

Mengetahui perbezaan antara pengoptimuman dan keluk-longgar boleh membantu anda mengelakkan mendedahkan strategi anda untuk berat sebelah ujian tersokong.

Vs pengoptimuman. Curve-Pemasangan

Michael bermula dengan menentukan setiap dari dua tempoh itu secara individu. Apakah ini menunjukkan kepada kita ialah mereka mempunyai perbezaan yang tidak ketara berhubung dengan satu sama lain. Di sini ialah bagaimana beliau menjelaskan ia:

Seperti yang telah disebutkan, keluk sawan mungkin melibatkan pengoptimuman tetapi kedua adalah proses yang dengan skop yang lebih luas dan termasuk banyak kemungkinan daripada keluk-pemasangan.

Michael memandang pengoptimuman strategi dari sudut pandangan mencari koleksi terbaik masuk dan keluar isyarat untuk tempoh ujian tersokong yang. Beliau menjelaskan bahawa lengkung pas lebih tertumpu kepada hasil daripada isyarat yang menyebabkan keputusan.

Apakah Curve-Pemasangan Really Masalah?

Satu lagi perkara menarik yang membawa Michael up adalah bahawa tidak ada bukti bahawa matematik sistem dioptimumkan lebih cenderung untuk gagal kerana mereka adalah keluk-patut. Beliau mencadangkan bahawa ia adalah mungkin untuk mana-mana strategi dioptimumkan untuk gagal pada bila-bila, dan bahawa kegagalan strategi mempunyai apa-apa kaitan dengan apa parameter penggunaan sistem.

Beliau menjelaskan bahawa bentuk yang berbeza berat sebelah adalah jauh lebih cenderung untuk menyebabkan kegagalan:

Walau bagaimanapun, pengoptimuman yang menyebabkan pemilihan koleksi masuk dan keluar adalah secara umum proses bermasalah kerana ia memperkenalkan berat sebelah survivorship.

Michael berhujah bahawa dalam hampir tiap-tiap kes di mana strategi yang optimal gagal, berat sebelah survivorship adalah lebih cenderung untuk menyalahkan daripada berat sebelah keluk-pemasangan.

Cara Tolok Strategi Trading Dioptimumkan

Walaupun Michael tidak percaya bahawa kegagalan keluk pas hampir sama tersebar luas kerana ramai pelabur percaya, dia membincangkan bagaimana beberapa strategi adalah lebih berkemungkinan terdedah kepada lengkung-sesuai daripada yang lain. In order to gauge how likely an optimized strategy is to be exposed to curve-fitting, Michael membahagikan mereka kepada tiga kelas yang berbeza.

Kelas pertama mengandungi strategi di mana parameter dioptimumkan menentukan kedua-dua pintu masuk dan keluar isyarat. Strategi ini adalah yang paling terdedah kepada keluk-pemasangan.

Kelas kedua mengandungi strategi di mana hanya isyarat kemasukan ditakrifkan oleh parameter dioptimumkan. Strategi ini adalah kurang berkemungkinan terdedah kepada lengkung pas daripada golongan kelas pertama.

Kelas ketiga mengandungi strategi di mana parameter dioptimumkan menentukan hanya isyarat keluar. Strategi ini adalah yang paling kurang berkemungkinan terdedah kepada lengkung pas.

 

Filed Under: Menguji konsep anda sejarah Tagged With: ujian tersokong, berat sebelah, lengkung sesuai, pengoptimuman

Adakah Anda Bersedia Untuk Kegagalan Sistem?

Januari 3, 2014 oleh Andrew Selby Tinggalkan komen

Salah satu salah faham yang banyak peniaga kuantitatif menjadi mangsa adalah mengabaikan untuk mempertimbangkan bahawa strategi mereka akhirnya akan berhenti kerja. Kami telah membawa kepada percaya bahawa sebaik sahaja kami membangunkan dan backtest strategi yang menguntungkan, kita hanya akan dapat mencetak wang selama-lamanya. Walau bagaimanapun, ini adalah hampir tidak pernah mana-mana yang.

Oleh kerana sifat yang tidak menentu pasaran kewangan, semua sistem dan strategi yang akhirnya akan gagal. Sekurang-kurangnya, mereka perlu diselaraskan. Ini bermakna membangunkan strategi perdagangan adalah satu proses yang berterusan, satu projek satu kali.

kegagalan sistem

Kegagalan sistem akhirnya tidak dapat dielakkan untuk semua jenis strategi. Adakah anda bersedia untuk ia berlaku kepada anda?

Daniel Fernandez dari Mekanikal Forex menulis post mengenai topik ini pada awal minggu ini. Beliau mencadangkan bahawa keupayaan untuk mengesan kegagalan sistem dengan sakit sedikit mungkin merupakan aspek pivotally penting dalam pembangunan strategi Forex. Beliau menjelaskan mengapa semua strategi kuantitatif terikat untuk gagal akhirnya:

Kegagalan sistem akhirnya - apa yang kita boleh memanggil kematian sistem - adalah akibat yang tidak dapat dielakkan daripada kelebihan dibangunkan pada jumlah yang terbatas maklumat tentang pasaran yang berpotensi dengan variasi tak terhingga.

Kegagalan Sistem Pengesanan

Fernandez dibuat beberapa perkara terutamanya menarik mengenai proses mengesan kegagalan sistem yang berpotensi. Untuk mengesan bahawa strategi yang tidak lagi bekerja, seorang peniaga akan berkemungkinan besar akan perlu pergi melalui satu tempoh kehilangan yang sukar.

Melalui banyak ujian tersokong, ujian berjalan ke hadapan, dan monte carlo simulasi, seorang peniaga boleh mewujudkan parameter yang menerangkan tempoh kehilangan yang normal untuk strategi tertentu. Dalam usaha untuk trader yang menentukan kegagalan sistem, mereka akan mempunyai untuk berdagang melalui tempoh yang kalah normal dan kemudian beberapa.

Konsep yang menarik Fernandez membawa sehingga ialah strategi yang berbeza akan mempunyai keadaan yang berbeza bagi mereka kehilangan tempoh standard.

Low Win Nisbah Strategi

Sistem perdagangan yang berasaskan pada peratusan yang rendah dan memenangi ganjaran yang tinggi kepada nisbah risiko dijangka mempunyai jalur-jalur yang kalah panjang. Oleh itu, ia akan mengambil masa satu coretan yang kalah sangat panjang untuk memberi isyarat bahawa kegagalan sistem adalah mungkin.

Fernandez juga menambah bahawa jenis strategi sering bergantung pada beberapa perdagangan yang sangat menguntungkan untuk membuat untuk banyak kerugian kecil. Ini bermakna bahawa hilang satu perdagangan utama boleh menyebabkan isyarat palsu bahawa sistem itu telah tidak.

Tinggi Nisbah Strategi Menang

Strategi berasaskan pada peratusan kemenangan yang tinggi dan ganjaran rendah kepada nisbah risiko menimbulkan masalah yang bertentangan dengan tepat. Mereka mengalami kehilangan jalur-jalur lebih pendek, supaya mereka dapat mengenal pasti kegagalan sistem lebih awal.

Sudah tentu, kerugian yang jenis sistem yang ambil sering sangat besar. Walaupun ia mungkin menjadi tali pendek kerugian yang mengenal pasti kegagalan sistem, mereka kerugian mungkin akan menjadi sangat menyakitkan.

Strategi terbaik untuk Mengesan Kegagalan

Fernandez menyimpulkan bahawa sistem yang menyediakan kurangnya cara menyakitkan mengesan kegagalan sistem adalah strategi dengan peratusan kemenangan yang sederhana dan memberi ganjaran kepada nisbah risiko.

Beliau mencadangkan bahawa sistem dengan memberi ganjaran kepada nisbah risiko sekitar 1 kepada 1 dan memenangi peratusan hanya lebih 50% mampu untuk memberi isyarat kegagalan dengan cara yang terbaik. Jenis-jenis strategi boleh isyarat kegagalan cepat, tanpa melumpuhkan kuasa membeli daripada akaun.

Kekerapan Trading

Topik terakhir yang Fernandez menyebut adalah kekerapan dagangan strategi yang. Lagi, beliau mencadangkan menyasarkan pendekatan tengah-of-the-jalan.

Hakikat bahawa sistem perdagangan frekuensi tinggi boleh berjalan melalui jalur-jalur panjang kalah cepat mungkin dilihat sebagai satu kelebihan. Fernandez menunjukkan bahawa ini boleh menjadi pedang kelebihan dua. Gangguan perilaku pasaran jangka pendek boleh membawa kepada kegagalan sistem isyarat palsu.

 

Filed Under: Menguji konsep anda sejarah Tagged With: ujian tersokong, ganjaran risiko, kegagalan sistem, berjalan ke hadapan, peratusan memenangi

Berjalan Optimization Hadapan: A Keterangan Lebih terperinci

Disember 10, 2013 oleh Andrew Selby Tinggalkan komen

Dua minggu yang lalu, kita melihat satu contoh menggunakan berjalan kaki ke hadapan pengoptimuman oleh Sistem VBO yang menguji sistem pelarian turun naik. Walaupun artikel ini adalah menarik dari kacang dan bolt aspek, ia telah meninggalkan banyak di atas meja dari segi penjelasan.

Sejak Pengarang telah berkembang jawatan itu untuk memasukkan penjelasan yang lebih terperinci daripada apa yang kita cuba lakukan dengan berjalan kaki ke hadapan pengoptimuman. Ini pengenalan baru untuk artikel yang memberikan kita beberapa maklumat dan latar belakang mengapa berjalan kaki ke hadapan pengoptimuman sungguh berkesan.

berjalan kaki ke hadapan pengoptimuman

Walk pengoptimuman hadapan membolehkan sehingga menguji bagaimana strategi yang akan diniagakan dalam suasana yang hidup dan menilai parameter yang akan dilakukan terbaik.

Artikel ini bermula dengan menyenaraikan beberapa sebab-sebab yang sistem boleh hilang kelebihan mereka:

  • Sistem ini tidak berdasarkan premis yang sah
  • Market conditions have changed in a dramatic way that invalids the theoretical premises on which the system was developed
  • Sistem ini belum dibangunkan dan diuji dengan kaedah bunyi. Sebagai contoh, (yang) kekurangan keteguhan dalam sistem yang kena dibayar kepada parameter yang tidak betul, dan (b) kaedah-kaedah yang tidak konsisten dan ujian tidak wajar menggunakan sistem luar dan dalam sampel-sampel data

Ia terus dengan menjelaskan bagaimana pengoptimuman hadapan berjalan kaki asas dijalankan:

Berjalan ke hadapan Analisis adalah proses mengoptimumkan sistem perdagangan menggunakan satu set terhad parameter, dan kemudian menguji parameter terbaik dioptimumkan ditetapkan di luar sampel data.

This process is similar to how a trader would use an automated trading system in real live trading. The in sample time window is shifted forward by the period covered by the out-of-sample test, dan proses ini akan berulang.

Pada akhir ujian, semua keputusan yang dicatatkan ini digunakan untuk menilai strategi dagangan.

Dalam usaha untuk memastikan konsep yang difahami, ia juga menjelaskan cara lain:

Dalam erti kata lain, walk forward analysis does optimization on a training set; ujian pada tempoh selepas set dan kemudian gulung ia semua ke hadapan dan mengulangi proses tersebut.

We have multiple out-of-sample periods and look at these results combined. Walk forward testing is a specific application of a technique known as Cross-validation.

Ini bermakna mengambil segmen data untuk mengoptimumkan sistem, dan satu lagi segmen data untuk mengesahkan. Ini memberikan masa yang lebih besar di luar sampel dan membolehkan pemaju sistem untuk melihat bagaimana stabil sistem ini dari masa ke masa.

Seperti yang kita dibincangkan dalam post yang lepas, terdapat tiga aspek utama proses ini:

  1. Tentukan di-sampel dan out-of-sampel tempoh
  2. Tentukan kawasan parameter yang teguh
  3. Laksanakan berjalan kaki ke hadapan

Seperti yang anda lihat, melakukan pengoptimuman hadapan berjalan pada sistem yang anda membangun akan membantu anda untuk memahami bagaimana sistem yang akan melaksanakan dalam masa nyata, dan pada masa yang sama mencari parameter optimum untuk strategi.

Filed Under: Menguji konsep anda sejarah Tagged With: ujian tersokong, ujian ke hadapan, berjalan kaki ke hadapan pengoptimuman

Berjalan Optimization Hadapan: Dijelaskan dalam Plain Bahasa Inggeris

November 29, 2013 oleh Andrew Selby Tinggalkan komen

Peniaga yang cenderung ke arah strategi kuantitatif biasanya nerds.

Saya tidak bermaksud bahawa dengan cara yang negatif, kerana saya menganggap diri saya dan juga satu. Walau bagaimanapun, nerds mempunyai kecenderungan untuk bertutur dan menulis dengan menggunakan perkataan yang lebih kompleks dan ayat daripada benar-benar perlu.

Oleh kerana kecenderungan yang, penjelasan peringkat kemasukan sering boleh mengelirukan untuk pemula untuk memahami.

Ini datang di seluruh terutama juga dalam topik berjalan kaki ke hadapan pengoptimuman. Kebanyakan artikel tentang topik yang sangat kompleks dan melibatkan beberapa matematik peringkat tinggi. Ini boleh menjadi sangat tidak menggalakkan untuk seseorang hanya melihat ke dalam strategi perdagangan yang sistematik.

walk forward optimization

Ramai pedagang kuantitatif mempunyai masa yang sukar menjelaskan pengoptimuman berjalan kaki ke hadapan dengan bahasa yang mudah.

VBO Sistem mencatatkan sangat membantu kajian kes menggunakan pengoptimuman berjalan kaki ke hadapan minggu ini. Mereka bermula dengan secara ringkas menerangkan tiga langkah utama dalam proses pengoptimuman hadapan mereka berjalan kaki:

  1. Tentukan di-sampel dan out-of-sampel tempoh
  2. Tentukan kawasan parameter yang teguh
  3. Laksanakan berjalan kaki ke hadapan

Cukup mudah. Seterusnya, mereka dinyatakan sistem dan data yang mereka akan menggunakan untuk kajian kes:

Untuk ujian ini kita akan menggunakan FDAX dan turun naik pelarian (Februari) sistem perdagangan intraday.

Kami akan menggunakan data 1 minit sejarah NinjaTrader dan CQG, dengan andaian 3 titik gelinciran bagi setiap perdagangan R / T untuk menampung pergeseran perdagangan.

Langkah pertama dalam proses mereka adalah untuk mengenal pasti tempoh sampel luar di-sampel dan. Di sini ialah bagaimana mereka menjelaskan ia:

Kami akan memilih sebagai di-sampel 1/1/2001 kepada 12/31/2009 untuk reka bentuk sistem dan di-sampel pengoptimuman dan 1/1/2010 kepada 12/31/2012 sebagai out-of-sampel tempoh untuk menilai di-sampel pengoptimuman keteguhan dan melaksanakan berjalan kaki ke hadapan. Kami akan menggunakan 3:1 nisbah bagi WFO (berjalan kaki ke hadapan pengoptimuman):

  • Mengoptimumkan 2007 kepada 2009 dan mengesahkan prestasi luar sampel dalam 2010
  • Mengoptimumkan 2008 kepada 2010 dan mengesahkan prestasi luar sampel dalam 2011
  • Mengoptimumkan 2009 kepada 2011 dan mengesahkan prestasi luar sampel dalam 2012

Langkah seterusnya adalah untuk menentukan parameter yang mereka cari untuk mengoptimumkan. Berikut adalah tiga mereka yang disenaraikan:

  • Tempoh Lookback purata puasa
  • Lookback tempoh purata yang perlahan
  • Penapis Turun Naik

Setakat ini, ini merupakan satu proses agak mudah, dan VBO Sistem melakukan pekerjaan yang besar menjaga penjelasan mereka mudah. Dalam usaha untuk menentukan kawasan yang mantap untuk setiap parameter ini, artikel yang menggunakan grafik 3D untuk mengenal pasti bergerak tempoh lookback purata yang prestasi yang memuaskan sepanjang data dalam sampel-. Proses yang sama digunakan pada carta standard untuk mendapatkan parameter penapis turun naik.

Langkah terakhir adalah untuk melaksanakan berjalan kaki ke hadapan dengan menggunakan parameter data dikenal pasti pada tempoh data yang ditakrifkan. Pada asasnya, mereka hanya melihat yang rata-rata bergerak dan penapis turun naik akan bekerja terbaik pada setiap satu daripada di-sampel tempoh data, dan kemudian menguji parameter di luar tempoh sampel data untuk melihat jika pulangan adalah dalam talian dengan jangkaan.

Hasil kajian kes ini adalah bahawa setiap satu daripada tempoh pengoptimuman berjalan kaki ke hadapan menghasilkan pulangan yang sama dengan pulangan keseluruhan sistem bagi keseluruhan sampel di-set data. Ini memberikan reassurances bahawa strategi yang mempunyai satu tahap keteguhan.

Filed Under: Menguji konsep anda sejarah Tagged With: ujian tersokong, sistem yang mantap, berjalan kaki ke hadapan pengoptimuman

Idea Jangka Pendek Bollinger Band Breakout Strategi Untuk AAPL

November 27, 2013 oleh Andrew Selby Tinggalkan komen

Selain niaga hadapan yang popular dan pasaran forex, banyak peniaga kuantitatif suka menguji dan berdagang strategi mereka pada saham individu cecair dan aktif.

AAPL adalah salah satu saham paling aktif di dunia, kedua-dua dari segi jumlah yang didagangkan dan berita melalui. Ia juga berada di lembu jantan yang luar biasa jangka lebih sepuluh tahun yang lalu. Mana-mana saham yang telah popular dan nilai berita sebagai AAPL telah terikat untuk mempunyai beberapa strategi yang direka khas untuk itu.

Paststat.com menumpukan keseluruhan seksyen laman web mereka kepada idea-idea yang berbeza yang kuantitatif peniaga digalakkan untuk mengambil dan membangunkan strategi untuk potensi. Salah satu artikel baru-baru ini mereka yang diketengahkan idea untuk sistem pelarian jangka pendek direka khusus untuk AAPL perdagangan.

Konsep asas strategi ini adalah bahawa ia mengambil kedudukan panjang dalam AAPL bila-bila masa saham meletus dan menutup di atas Bollinger Band di atas. Strategi ini kemudian memegang saham untuk antara 1 dan 5 hari sebelum menjual. Strategi ini adalah berdasarkan pada carta harian dengan tetapan Bollinger Band 20 Tempoh purata bergerak dan 2 sisihan piawai.

Bollinger band pelarian

Ini mudah Bollinger Band strategi pelarian direka untuk AAPL mempunyai 82% kadar menang dan 1.48 nisbah keuntungan sejak beberapa tahun kebelakangan ini.

Artikel ini menerangkan carta ia mengandungi sangat semata-mata:

kemungkinan perdagangan untuk $ AAPL Roh meronta-ronta lebih seterusnya 1/2/3/4/5 hari dagangan tempoh apabila pernah $AAPL close crosses above the upper bollinger band

Artikel ini backtests strategi ini dari pelarian pada bulan Disember 2009 melalui November 2013. Memandangkan kesederhanaan strategi, keputusan sebenarnya cukup mengesankan.

Menggunakan tempoh memegang satu hari, strategi yang menghasilkan 22 pemenang daripada 28 dagangan. Keuntungan skor pada perdagangan menang adalah 1.04% dan kerugian purata pada perdagangan yang kalah adalah 0.57%.

Apabila tempoh pegangan itu meningkat kepada lima hari, strategi yang meningkat kepada 23 kemenangan. Keuntungan purata perdagangan yang menang adalah 2.69% dan kerugian purata pada perdagangan yang kalah adalah 1.82%.

Artikel ini menyala untuk memaparkan keputusan setiap dagangan yang dilog untuk lima hari memegang pendekatan tempoh sepanjang tempoh pengujianbelakang. Ini benar-benar menekankan bilangan tinggi perdagangan menang dan hakikat bahawa perdagangan yang menang adalah lebih besar daripada perdagangan kehilangan.

Walaupun ini sudah pasti saiz sampel yang kecil, keputusan ujian tersokong awal menunjukkan bahawa ia mungkin bernilai melabur sedikit masa lagi untuk membangunkan ini ke dalam strategi sebenar. Ia adalah mungkin bahawa pulangan yang boleh diperbaiki dengan melaksanakan penapis trend atau penunjuk pengesahan lain.

Ia akan menjadi sangat menarik untuk melihat ujian lanjut perdagangan strategi ini pada AAPL. Ia juga akan menjadi menarik untuk menguji pada saham individu lain, dan cuba bagi memperkemaskannya lagi.

 

Filed Under: Menguji konsep anda sejarah, Idea strategi perdagangan Tagged With: AAPL, ujian tersokong, Bollinger band, Bollinger band pelarian

  • 1
  • 2
  • Next Page »
Strategi perdagangan PERCUMA melalui e-mel

Tren

Maaf. Tiada data setakat.

Arkib

  • Peraturan
  • Bagaimana untuk kerja pasaran tukaran mata wang asing?
  • Petunjuk
  • MetaTrader Tips
  • MQL (untuk nerds)
  • NinjaTrader Tips
  • Pilum
  • QB Pro
  • Hentikan kehilangan wang
  • Menguji konsep anda sejarah
  • Idea strategi perdagangan
  • Uncategorized
  • Apa yang sedang berlaku di pasaran semasa?

Terjemahan


Strategi Trading Percuma

Dasar PrivasiRisk Disclosure

Hak cipta © 2023 OneStepRemoved.com, Inc. Hak Cipta Terpelihara.