Forex Mechanische Handelssysteme

Vergleich von Backtesting und Live Trading Systemausführung: Nach einer Million Trades Systematische Trader verwenden fast immer Backtesting, um die bisherige Performance eines Handelsalgorithmus zu beurteilen. Dies ist ein unglaublich wertvolles Werkzeug, da es uns ermöglicht, eine Vorstellung davon zu erhalten, wie ein Handelsalgorithmus in der Vergangenheit durchgeführt haben würde, ohne tatsächlich ein System für längere Zeit handeln zu müssen. Allerdings beruht der gesamte Nutzen des Backtests darauf, wie gut die Simulationen in der Vergangenheit Performance und daher ist es offen für viele Fallstricke, die sich aus mehreren praktischen Anliegen. Aufgrund der oben genannten it8217s sehr wichtig, livebacktesting Vergleiche durchzuführen, wo eine live gehandelte Periode mit einem Backtest der exakt gleichen Zeitraum verglichen wird, um zu sehen, ob die Ergebnisse 8211 unabhängig davon, ob sie positiv oder negativ 8211 übereinstimmen. Auf heute8217s post Ich möchte eine Analyse der Livebacktesting Konsistenz Ich habe mit Daten aus mehr als 1 Million Live-Trades aus mehr als zweitausend Asirikuy erstellt Systeme zu diskutieren. Es gibt mehrere Möglichkeiten, wie ein Backtest die Vergangenheit besser aussehen lassen kann, als es wäre. Im realen Handel gibt es in der Regel Liquidität, Timing und verbreitete Bedenken, die in der Regel sehr schwer zu berücksichtigen sind in Backtesting. Im Forex-Handel historische Liquidität Daten ist sehr schwer zu bekommen, während Schlupf ist fast unmöglich zu erklären, aufgrund der Tatsache, dass historische Anschlussgeschwindigkeiten und Reaktionszeiten unbekannt sind. Tick-Daten können die Spread-Sorge 8211 lindern, da die Tick-Daten die Bidask-Daten 8211 enthalten, aber dies ist broker-spezifisch und kann für einen bestimmten Broker für mehr als ein paar Jahre selten erhalten werden. Wenn Simulationen ohne Rücksicht auf einen der obigen 8211 ohne Liquiditätsdaten durchgeführt werden, unter der Annahme perfekter Ausführungen und mit konstanten Spreads 8211, dann ist es kritisch, ob diese Annahmen wirklich zu akzeptablen Übereinstimmungen zwischen Backtesting und Live-Handel führen. Wenn eine dieser Annahmen zu erheblichen Problemen führt, dann müssen die Simulationen pessimistischer gestaltet werden, um sich diesen erhöhten Kosten anzupassen. Dank der Tatsache, dass wir Hunderte von Nutzern, die Tausende von Handelsstrategien in ihren eigenen Konten handeln, haben wir in der Lage, eine Datenbank mit Millionen von Trades zusammen mit ihren echten Ein-und Ausreise-Preise, die wir mit unseren Backtests vergleichen können, um zu sehen, wie zu sammeln Unsere Simulationen repräsentieren die jüngste Vergangenheit. Zunächst sehen wir, ob unsere Backtesting - und Live-Trading-Logik tatsächlich identisch ist, und zweitens können wir feststellen, ob die oben genannten Probleme im Zusammenhang mit Slippage - und Spread-Kosten unseren Handel erheblich negativ beeinflussen. Wir haben insgesamt 76.813 Signale analysiert, die auf vielen verschiedenen Handelskonten durchgeführt wurden. Für jedes Signal berechnen wir die mittleren Ein - und Ausstiegspreise 8211 unter Verwendung von Daten aus allen Trades, die aufgrund dieses Signals 8211 genommen wurden, und dies ermöglicht es, abzuschätzen, wie stark der Eintritt und der Austritt in einer günstigen oder ungünstigen Weise abweichen. Im Durchschnitt betrug unsere Gesamtabweichung (offene Abweichung plus nahe Abweichung, Bestimmung der Güte unter Berücksichtigung der Handelsrichtung für jeden Fall) -1,37 Pips, was bedeutet, dass durchschnittlich jeder Handel 1,37 Pips weniger günstig ausführte als von unseren Simulationen erwartet, dies kann man sich vorstellen, Zusätzlich 1,37 Pips pro Handel Spread-Kosten. Das erste Bild in diesem Beitrag zeigt die Ergebnisse paarweise an. Hier sehen wir tatsächlich, dass für 4 von 6 Paaren tatsächlich günstige Abweichungen (EURJPY 0,3, EURUSD 0,81, GBPUSD 2,05, USDJPY 1,17) vorliegen, was bedeutet, dass die Spreads, die wir in unseren Simulationen verwenden, wahrscheinlich gute Schätzungen für diese Symbole und Verzögerungen sind In der Ausführung erhalten wir entweder günstig oder niedrig genug, um nicht in einer signifikanten Weise. Allerdings gibt es zwei Fälle mit negativen Ergebnissen, die erste ist die USDCHF (-1,53) und die zweite ist die GBPJPY (-8,78). Im ersten Fall ist die Abweichung nicht sehr hoch, aber in der zweiten haben wir ein Ergebnis, das enorm negativ ist, wahrscheinlich die meisten Gründe, warum unser Hauptdurchschnitt pro Handel negativ ist. Der Grund für die oben genannten ist sowohl aufgrund der Tatsache, dass die GBPJPY ist viel volatiler, dass die anderen Paare und weil wir eine Ausbreitung von 5 Pips für dieses Symbol, die 8211 ist, wie die oben genannten Beweise 8211 wahrscheinlich zu niedrig. Obwohl 5 Pips über dem durchschnittlichen Marktanteil von Oanda für dieses Symbol liegt, gibt es nicht genügend Platz für zusätzliche Verluste aufgrund von Schlupf und Verbreiterung. Das zweite Bild zeigt die Abweichungen bei der Aufteilung nach verschiedenen Öffnungszeiten. Es ist offensichtlich, dass alle Stunden nicht gleich sind und sogar für die sehr negativen GBPJPY scheinen einige Stunden, wenn Abweichungen positiv zu sein scheinen. Sie können auch sehen, einige Fälle, in denen Abweichungen sind äußerst positiv 8211 zum Beispiel die GBPUSD Trades eröffnet zu Stunde 8 8211 Dies ist vor allem mit der Tatsache, dass Trades eröffnet zu dieser Stunde haben sich positiven Nachrichten als Ganzes durch Zufall konfrontiert und möglicherweise auch einige wichtige konfrontiert Markt bewegt Veranstaltungen wie die Brexit oder die GBP-Flash-Karte positiv. Es ist jedoch unwahrscheinlich, dass solche Abweichungen über einen wesentlich längeren Zeitraum anhalten werden, da sie wahrscheinlich die Folge dieser seltenen Ereignisse sind, die zufällig einige Strategien mehr als andere durch bloßes Glück begünstigen. Ich würde erwarten, dass diese Abweichungen niedriger und niedriger werden als eine Funktion der Zeit, was uns eine viel glattere Kurve nach ein paar Jahren des Handels. Aus diesem Grund müssen wir mehr Zeit in Anspruch nehmen und mehr Daten sammeln, bevor wir irgendwelche Handlungen, die direkt mit diesen Informationen zu tun haben könnten (wie z. B. Bergbausysteme, die in Stunden handeln, wenn Abweichungen günstig sind) erwarten. Das Vorstehende zeigt bereits, dass unsere Simulationsspreadkosten wahrscheinlich für den GBPJPY signifikant erhöht werden müssen und vielleicht nur moderat für den USDCHF. Es zeigt auch, dass unsere Ausführung 8211 auf den meisten Symbolen tatsächlich 8211 ist und dass höhere Liquiditätssymbole geringere Abweichungen aufweisen als niedrigere Liquiditätssymbole (nicht überraschend, da diese Kostensteigerungen meistens mit Ausführungsverzögerungen und - ausbreitung zusammenhängen Erweiterung). Wir haben jetzt einige Skripte codiert, um die obige Analyse jede Woche durchzuführen, so dass wir in der Lage sein werden, aktualisierte Register zu halten, wie unsere Systeme ausführen und ob unsere Simulationen mit diesen Ausführungen übereinstimmen. Wenn Sie mehr über unsere Gemeinschaft erfahren möchten und wie Sie auch Ihre eigenen algorithmischen Handelsstrategien erstellen können, sollten Sie sich für Asirikuy entscheiden. Eine Website mit Bildungs-Videos, Handelssysteme, Entwicklung und eine solide, ehrliche und transparente Ansatz in Richtung automatisierte trading. strategies. How zu gewinnen, mit mechanischen Handelssysteme Viel Tinte wurde gewidmet, um die Ursachen der mechanischen Handelssysteme Ausfälle, vor allem nach der Tatsache. Obwohl es oxymoronic (oder, einige Händler, einfach moronisch) scheinen mag, ist der Hauptgrund, warum diese Handelssysteme scheitern, weil sie sich zu sehr auf die Freisprech-, Feuer-und-Vergessen-Natur des mechanischen Handels verlassen. Algorithmen selbst fehlt die objektive menschliche Aufsicht und Intervention notwendig, um Systeme entwickeln sich im Einklang mit sich ändernden Marktbedingungen. Ausfall von Handelssystemen oder Händlerversagen Anstatt einen Misserfolg eines Handelssystems zu beklagen, ist es konstruktiver, die Art und Weise, wie Händler das Beste aus beiden Welten haben können, zu berücksichtigen: Das heißt, Händler können die Vorteile von mit Algorithmen verwalteten mechanischen Handelssystemen genießen Wie z. B. automatisierte Schnellabschaltungen und emotionsfreie Handelsentscheidungen, während sie ihre angeborene menschliche Fähigkeit zum objektiven Denken über Misserfolg und Erfolg noch nutzen. Das wichtigste Element eines jeden Traders ist die menschliche Fähigkeit zu entwickeln. Händler können ihre Handelssysteme ändern und anpassen, um weiter zu gewinnen, bevor Verluste finanziell oder emotional verheerend werden. Wählen Sie die richtige Art und Menge der Marktdaten für die Prüfung Erfolgreiche Händler verwenden ein System von sich wiederholenden Regeln, um Gewinne aus kurzfristigen Ineffizienzen auf dem Markt zu ernten. Für kleine, unabhängige Händler in der großen Welt der Wertpapiere und Derivate-Handel, wo die Spreads sind dünn und Wettbewerb hart, die besten Chancen für Gewinne kommen aus Spotting Markt Ineffizienzen auf einfache, einfach zu quantifizieren Daten, dann Maßnahmen ergreifen, so schnell wie möglich möglich. Wenn ein Händler mechanische Handelssysteme entwickelt und betreibt, die auf historischen Daten basieren, hofft er auf zukünftige Gewinne, die auf der Idee basieren, dass die aktuellen Marktinfizienten weitergehen werden. Wenn ein Händler den falschen Datensatz wählt oder die falschen Parameter verwendet, um die Daten zu qualifizieren, können wertvolle Möglichkeiten verloren gehen. Zur gleichen Zeit, sobald die Ineffizienz in historischen Daten nicht mehr existiert, dann das Handelssystem fehlschlägt. Die Gründe, warum es verschwunden, sind unwichtig für den mechanischen Händler. Nur die Ergebnisse sind wichtig. Wählen Sie bei der Auswahl des Datensatzes, aus dem die mechanischen Handelssysteme erstellt und getestet werden, die passenden Datensätze aus. Um eine Stichprobe zu testen, die groß genug ist, um zu bestätigen, dass eine Handelsregel konsequent unter einer breiten Palette von Marktbedingungen funktioniert, muss ein Händler die längste praktische Periode der Testdaten verwenden. So scheint es angebracht, mechanische Handelssysteme aufzubauen, die sowohl auf dem längst möglichen historischen Datensatz als auch auf dem einfachsten Satz von Entwurfsparametern basieren. Robustheit wird allgemein als die Fähigkeit angesehen, vielen Arten von Marktbedingungen standzuhalten. Robustheit sollte in jedem System inhärent sein, das über einen langen Zeitraum von historischen Daten und einfachen Regeln getestet wird. Langwierige Tests und grundlegende Regeln sollten die breiteste Palette potenzieller Marktbedingungen in der Zukunft widerspiegeln. Alle mechanischen Handelssysteme scheitern schließlich, weil historische Daten offensichtlich nicht alle zukünftigen Ereignisse enthalten. Jedes System auf historischen Daten gebaut wird schließlich ahistorischen Bedingungen begegnen. Menschliche Einsicht und Intervention verhindern, dass automatisierte Strategien von den Schienen laufen. Die Leute im Knight Capital wissen etwas über Live-Handel snafus. Einfachheit gewinnt durch seine Anpassungsfähigkeit Erfolgreiche mechanische Handelssysteme sind wie lebende, atmende Organismen. Die geologischen Schichten der Welt sind mit Fossilien von Organismen gefüllt, die zwar für den kurzfristigen Erfolg während ihrer eigenen historischen Perioden ideal geeignet waren, aber für das langfristige Überleben und die Anpassung zu spezialisiert waren. Einfache algorithmische mechanische Handelssysteme mit menschlicher Führung sind am besten, weil sie eine schnelle, einfache Evolution und Anpassung an die sich wandelnden Bedingungen in der Umwelt durchlaufen können (lesen Marktplatz). Einfache Handelsregeln reduzieren die potenziellen Auswirkungen der Data-Mining-Bias. Bias aus Data Mining ist problematisch, weil es überbewertet, wie gut eine historische Regel gelten unter künftigen Bedingungen, vor allem, wenn mechanische Handelssysteme sind auf kurze Zeitrahmen fokussiert. Einfache und robuste mechanische Handelssysteme sollten nicht von den Zeitrahmen beeinflusst werden, die für Testzwecke verwendet werden. Die Anzahl der Testpunkte, die innerhalb eines bestimmten Bereichs von historischen Daten gefunden wurden, sollte noch groß genug sein, um die Gültigkeit der zu testenden Handelsregeln nachzuweisen oder zu widerlegen. Anders ausgedrückt, einfache, robuste mechanische Handelssysteme übertreffen Data-Mining-Bias. Wenn ein Trader ein System mit einfachen Designparametern wie dem QuantBar-System verwendet. Und testet sie, indem sie die längste angemessene historische Zeitdauer, dann die einzige andere wichtige Aufgaben sein wird, um an der Disziplin des Handels des Systems zu bleiben und seine Resultate zu überwachen überwachen. Beobachtung ermöglicht Evolution. Auf der anderen Seite laufen Händler, die mechanische Handelssysteme verwenden, die aus einem komplexen Satz von mehreren Parametern gebaut werden, das Risiko, ihre Systeme frühzeitig auszulöschen. Erstellen Sie ein robustes System, das das Beste aus mechanischem Handel nutzt, ohne seine Schwächen zu beeinträchtigen. Es ist wichtig, die Robustheit der mechanischen Handelssysteme nicht mit ihrer Anpassungsfähigkeit zu verwechseln. Systeme, die auf der Basis einer Vielzahl von Parametern entwickelt wurden, führten in historischen Perioden und sogar während der aktuellen Beobachtungsperioden zu erfolgreichen Trades, die oft als robust bezeichnet werden. Das ist keine Garantie dafür, dass solche Systeme erfolgreich gezaubert werden können, sobald sie über ihre Flitterwochen gehandelt haben.8221 Dies ist eine erste Handelsperiode, in der die Bedingungen mit einer bestimmten historischen Periode zusammenfallen, auf der das System basiert. Einfache mechanische Handelssysteme werden leicht an neue Bedingungen angepasst, auch wenn die Ursachen von Marktveränderungen unklar bleiben und komplexe Systeme kurz gehen. Wenn sich die Marktbedingungen ändern, wie sie fortwährend tun, sind die Handelssysteme, die am ehesten weiter zu gewinnen sind, diejenigen, die einfach und am leichtesten an neue Bedingungen anpaßbar sind, ein wirklich robustes System, das vor allem eine Langlebigkeit aufweist. Einfache algorithmische mechanische Handelssysteme mit menschlicher Führung sind am besten, weil sie eine schnelle, einfache Evolution und Anpassung an die sich wandelnden Bedingungen in der Umwelt durchlaufen können (lesen Marktplatz). Leider, nach dem Erleben einer ersten Periode der Gewinne bei der Verwendung von übermäßig komplexen mechanischen Handelssysteme, fallen viele Händler in die Falle des Versuchens, diese Systeme zurück zum Erfolg zu zwicken. Die Märkte, die unbekannten, aber sich ändernden Bedingungen sind, können bereits die ganze Art der mechanischen Handelssysteme zum Aussterben verurteilt haben. Auch Einfachheit und Anpassungsfähigkeit an sich ändernde Bedingungen bieten die beste Hoffnung für das Überleben eines jeden Handelssystems. Verwenden Sie eine objektive Messung, um zwischen Erfolg und Misserfolg zu unterscheiden Ein Händler am häufigsten Sturz ist eine psychologische Bindung an sein Handelssystem. Wenn Trading-System-Ausfälle auftreten, seine in der Regel, weil die Händler haben eine subjektive, anstatt objektive Sicht, vor allem in Bezug auf Stop-Verluste bei bestimmten Trades angenommen. Die menschliche Natur treibt häufig einen Händler an, um eine emotionale Bindung zu einem bestimmten System zu entwickeln, besonders wenn der Händler eine beträchtliche Menge an Zeit und Geld in mechanische Handelssysteme mit vielen komplexen Teilen investiert hat, die schwer zu verstehen sind. Allerdings ist es von entscheidender Bedeutung für einen Händler, außerhalb des Systems zu treten, um ihn objektiv zu betrachten. In einigen Fällen wird der Trader über den erwarteten Erfolg eines Systems verwirrt, sogar bis zu dem Punkt, in dem ein offensichtlich verlustreiches System weitaus länger gehandelt wird, als es eine subjektive Analyse erlaubt hätte. Oder, nach einem Zeitraum von Fett gewinnt, kann ein Trader mit einem ehemaligen Sieger-System, auch wenn seine Schönheit verblasst unter dem Druck der Verluste verheiratet werden. Schlimmer noch, ein Händler kann in die Falle der selektiven Auswahl der Testperioden oder statistische Parameter für ein bereits verlierend System fallen, um falsche Hoffnung für die Systeme weiterhin Wert zu halten. Ein Zielmaßstab, wie die Verwendung von Standardabweichungsmethoden, um die Wahrscheinlichkeit eines Stromausfalls zu beurteilen, ist die einzige Gewinnmethode, um festzustellen, ob mechanische Handelssysteme wirklich versagt haben. Durch ein objektives Auge ist es für einen Händler leicht, Fehler oder einen möglichen Ausfall in mechanischen Handelssystemen schnell zu erkennen, und ein einfaches System kann schnell und einfach angepasst werden, um ein neu gewonnenes System wieder zu erzeugen. Der Ausfall von mechanischen Handelssystemen wird häufig auf der Grundlage eines Vergleichs der gegenwärtigen Verluste, gemessen an den historischen Verlusten oder Verlusten, quantifiziert. Eine solche Analyse kann zu einem subjektiven, falschen Schluss führen. Maximum Drawdown wird oft als Schwellenwert verwendet, durch den ein Händler ein System aufgibt. Ohne Rücksicht auf die Art und Weise, mit der das System dieses Abzugsniveau erreicht hat, oder die Zeitdauer, die erforderlich ist, um dieses Niveau zu erreichen, sollte ein Trader nicht darauf schließen, dass das System ein Verlierer ist, der nur auf dem Drawdown basiert. Standardabweichung versus Drawdown als Metrik des Versagens In der Tat ist die beste Methode, um zu vermeiden, ein Gewinnsystem zu verwerfen, einen objektiven Messstandard zu verwenden, um die aktuelle oder jüngste Verteilung der Renditen aus dem System zu ermitteln, während es tatsächlich gehandelt wird. Vergleichen Sie diese Messung mit der historischen Rückvergütung, die aus dem Backtesting berechnet wird, während Sie einen festen Schwellenwert entsprechend der Gewissheit zuweisen, dass die derzeitige Verlustverteilung von mechanischen Handelssystemen tatsächlich über normale, zu erwartende Verluste hinausgeht und daher sollte Verworfen als fehlgeschlagen. So wird zum Beispiel angenommen, dass ein Trader ignoriert die aktuelle Drawdown-Ebene, die ein Problem signalisiert hat und löste seine Untersuchung. Stattdessen vergleichen Sie die aktuelle Verluststrecke mit den historischen Verlusten, die während des Handels dieses Systems während historischer Testperioden aufgetreten wären. Abhängig davon, wie konservativ ein Trader ist, kann er oder sie entdecken, dass der gegenwärtige oder jüngste Verlust jenseits, sagen wir, das 95-Sicherheitsniveau ist, das durch zwei Standardabweichungen von dem normalen historischen Verlustniveau impliziert wird. Dies wäre sicherlich ein starkes statistisches Anzeichen dafür, dass das System schlecht funktioniert und deshalb versagt hat. Im Gegensatz dazu kann ein anderer Händler mit größerem Risikoappetit objektiv entscheiden, dass drei Standardabweichungen von der Norm (d. h. 99,7) die geeignete Sicherheitsebene für die Beurteilung eines Handelssystems als fehlgeschlagen ist. Der wichtigste Faktor für jeden Erfolg, ob manuell oder mechanisch, ist immer die menschliche Entscheidungsfähigkeit. Der Wert von guten mechanischen Handelssystemen besteht darin, dass sie, wie alle guten Maschinen, menschliche Schwächen minimieren und Leistungen erreichen, die weit über die durch manuelle Verfahren erreichbaren hinausgehen. Dennoch, wenn richtig gebaut, erlauben sie immer noch eine feste Kontrolle nach dem Urteil des Händlers und erlauben ihm oder ihr, von Hindernissen und potenziellen Ausfällen zu lenken. Obwohl ein Trader Mathe in Form einer statistischen Berechnung der Standardverteilung verwenden kann, um zu beurteilen, ob ein Verlust normal und akzeptabel nach historischen Aufzeichnungen ist, vertraut er sich weiterhin auf menschliches Urteilsvermögen statt auf rein mechanische, mathematische Entscheidungen Basierend auf Algorithmen allein. Händler können das Beste aus beiden Welten genießen. Die Macht der Algorithmen und des mechanischen Handels minimiert die Auswirkungen menschlicher Emotionen und Verspätungen auf die Auftragserteilung und - durchführung, insbesondere im Hinblick auf die Aufrechterhaltung der Stop-Loss-Disziplin. Sie verwendet weiterhin die objektive Bewertung der Standardabweichung, um die menschliche Kontrolle über das Handelssystem zu behalten. Seien Sie bereit für den Wandel, und bereit sein, das Handelssystem zu ändern Zusammen mit der Objektivität zu erkennen, wenn mechanische Handelssysteme von Gewinner in Verlierer zu ändern, muss ein Händler auch die Disziplin und die Vorausschau zu entwickeln und ändern Sie die Systeme, so dass sie weiterhin gewinnen können Unter neuen Marktbedingungen. In jeder Umgebung mit Veränderung gefüllt, je einfacher das System, desto schneller und einfacher wird seine Entwicklung sein. Wenn eine komplexe Strategie fehlschlägt, kann sie leichter ersetzt werden, als sie zu modifizieren, während einige der einfachsten und intuitivsten Systeme, wie das QuantBar-System. Sind relativ einfach zu modifizieren, on-the-fly, um an die zukünftigen Marktbedingungen anzupassen. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass ordnungsgemäß gebaute mechanische Handelssysteme einfach und anpassungsfähig sein und gemäß der richtigen Art und Menge an Daten getestet werden sollten, damit sie robust genug sind, um Gewinne unter einer Vielzahl von Marktbedingungen zu erzeugen. Und ein Sieger-System muss durch die entsprechende Messgröße beurteilt werden. Anstatt sich lediglich auf algorithmische Handelsregeln oder maximale Drawdown-Werte zu verlassen, sollte jede Entscheidung, ob ein System gescheitert ist, nach dem menschlichen Urteil des Händlers erfolgen und auf der Grundlage einer Bewertung der Anzahl der Standardabweichungen der derzeitigen Leistung des Systems gemessen werden Seine historischen-Test Verluste. Wenn mechanische Handelssysteme nicht ausgeführt werden, sollte der Händler die notwendigen Änderungen vornehmen, anstatt an einem verlierenden System festzuhalten. Nur weil ein System funktionierte vor 20 Jahren doesn8217t bedeuten, es sollte heute funktionieren. Seien Sie vorsichtig, wenn Sie vorschlagen, ein System über einen langen Zeitraum zu testen. Wie lange ist lang Gleichermaßen, wie einfach ist einfach Vier Regeln mit insgesamt vier Variablen Sieben Regeln mit insgesamt zehn Variablen Ich bin im Allgemeinen einig, dass einfacher ist besser, aber was ist einfach Mit der Standard-Abweichung der Renditen sollte ähnliche Schlussfolgerungen zum Laufen Eine Monte Carlo Analyse, die nicht schwierig mit Software, die verfügbar ist. Mit einer MC-Analyse, wie Sie wissen, kann man sehen, die möglichen Renditen und mögliche Drawdowns. Die Zukunft muss nicht der Vergangenheit entsprechen, aber eine MC-Analyse ist eine Möglichkeit, ein System zu testen. Leicht zu geben Leitlinien schwer zu einem System mit einem edge823082308230.and am schwersten zu handeln .. wenn möglich teilen einige Variable 2 ein Handelssystem zu entwickeln. Kurze Ausfahrten (Stopps oder Profit-Exit) Bleiben Sie aus (falls erforderlich, je nach System) Position Größe (unter Berücksichtigung max Drawdown) Thats it8230 können alle Stücke hinzufügen Rat u want8230 Dank für die Post, stimme ich mit vielen Dingen, die Sie erwähnt haben. Und außerdem gibt mir ein paar Ideen zu versuchen. Hallo alle Shaun, ich bin einverstanden. Konzentrieren sich auf nicht zu verlieren ist ein sehr wichtiger Erfolg des Erfolgs. Tarun, ein EA, dass ich gebaut habe, die sehr erfolgreich ist, verwendet eine einfache Pivot-Punkt-Swing-Trading-Strategie. Eine benutzerdefinierte Indikator meiner eigenen gibt mir eine Premarket Bias (nach oben oder unten) und mein Trigger für den Eintritt ist Marktpreis innerhalb eines 2-Pip-Bereich der wichtigsten täglichen Pivot. Exit-Strategie ist auch einfach, wird der Preis entweder stoppen oder schließen die Hälfte der Position auf Support1 oder Resistance1. Stoploss wird dann zum Brechen bewegt. Der Preis hört dann auf oder erreicht S2 oder R2, an welchem ​​Punkt die Hälfte der verbleibenden Position wieder geschlossen wird, wird der Stop-Over auf S1 oder R1 verschoben. Der Preis stoppt dann oder verschiebt sich zu S3 oder R3, an welchem ​​Punkt die verbleibende Position geschlossen ist. 8211 Diese einfache Strategie ist 1 Million Dollar über einen Zeitraum von 15 Jahren wert. Frei, mein Vergnügen. Die meisten Leute tun nichts mit dieser Info sowieso lol. Das Dilema: Einfache Strategie, sehr komplizierte EA. Warum, weil jede Strategie Grenzen hat und zu wissen, was bewirkt, dass es scheitert, ist der erste Schritt zu 8220focusing auf nicht verlierening8221. Aka, setzen meausures an Ort und Stelle anaylize den Markt und machen Sie Ihre EA entweder abzuschalten oder anzupassen, wenn der Markt ist in einer Weise schlecht für Ihre Strategie handeln. Auch, RR, Balance-Schutz und mit einer LOT-Skala macht die EA ziemlich komplex, aber es lohnt sich der Aufwand. Kombinieren Sie eine einfache Strategie mit einem detaillierten Managementsystem innerhalb eines komplexen EA ist 50 Millionen über 15 Jahre wert. Dont erwarten, dass diese Art von System über Nacht zusammen zu kommen, verbrachte ich 2 Jahre Gebäude Mine, aber es war eine sehr aufregende Reise. Wenn you8217re leidenschaftlich über den Handel und EA8217s einfach nicht aufgeben. Konzentriert bleiben und weiter lernen. Tatsächlich. Sie könnten die meisten Strategien in der Zeitung veröffentlichen. Fast niemand würde alles mit ihm tun. Ich liebe die Betonung auf 8220not verlieren8221 anstatt zu gewinnen. You8217re, die meine Sprache sprechen, würde ich 3 Punkte hinzufügen, um bei der Bewertung der Leistung der programmierten Handelssysteme zu berücksichtigen. Vor allem, wenn Backtest ein System in MetaTrader ist es wichtig zu bedenken, dass MT4 nicht bieten einen echten Tick-Datenstrom. Es simuliert nur die Tick-Daten, indem die im History Center gespeicherten Datenbalken verwendet werden. Dies bedeutet, dass eine sehr aktuelle Preisentwicklung aus 1 oder 5 Minuten Balken aufgebaut werden kann und die Historie weiter aus 15 oder 30 Minuten Balken aufgebaut werden kann. Das Ausführen von Tests über Zeiträume von mehreren Jahren kann MT4 dazu veranlassen, die Tick-Daten unter Verwendung von Balken mit noch größeren Zeiträumen zu simulieren. Aus diesem Grunde sehen Sie viele Leistungsprüfungen, die in MetaTrader über mehrere Jahre mit einer Kennlinie durchgeführt wurden. Es gibt eine steil profitable Kurve in den ersten Jahren und eine flache zu verlieren Kurve in der jüngsten Zeit. Wenn das System auf den wahren Tick-Daten ausgeführt wurde, würde es höchstwahrscheinlich während des gesamten Testzeitraums schlecht funktionieren, weil die frühen Jahre auf 15M oder 30M Bars simuliert wurden und weniger volatil waren als die tatsächliche Preisaktion des Zeitraums. Zweitens neigen die meisten Leute, die Handelssysteme entwerfen, dazu, ihr System zu optimieren, um den Gewinn zu maximieren, der während des Zeitraums erhalten wurde, der verwendet wurde, um das System zu testen. Als ein Beispiel let8217s sagen, der System-Designer getestet sein System über einen Zeitraum von 5 Jahren. Die natürliche Neigung ist es, die Variablen zu optimieren, um den Gewinn zu maximieren. Der Gedankeprozess geht so: Wenn das System einen 50 Gewinn und einen 2,5 Gewinnfaktor über diesen Testzeitraum erzeugt, sollte ich zumindest eine annehmbare Leistung in Echtzeit nutzen. Glauben Sie mir, dies ist der Kuss des Todes in EA-Programmierung und der Grund so viele kommerzielle professionelle Berater scheitern. Der Kunde kauft in die rentable Leistung während der Back-Test-Phase und dann unweigerlich verliert, wenn er versucht, die EA mit echtem Geld laufen. Proper Back-Tests versucht, die wahre durchschnittliche Leistung der EA auf mehrere Testperioden zu finden. Schließlich gibt es das Problem, das im Artikel des Wissens berührt wurde, wenn die Ergebnisse, die Sie erleben, statisch gültig sind. Natürlich, wie Herr Flower sagt, wenn ein Verlust Streifen außerhalb 2 Standard-Abweichungen dann sind die Chancen etwas geändert hat. Ich möchte darauf hinweisen, dass die Verteilung der Gewinne und Verluste Trades immer zufällig ist und durch den Gesamtprozentsatz der Gewinner oder Verlierer in einer Stichprobe von Geschäften unter der Annahme, dass es groß genug, um statisch gültig ist bestimmt. Um ein Beispiel geben let8217s sagen, Ihr System erfordert eine 50-Gewinn-Rate, um rentabel zu sein. Nun, wir wissen bereits aus dem Umdrehen einer Münze, die die gleiche 50-Gewinn-Rate, dass die Gewinner und Verlierer neigen dazu, zusammen in siegreiche Streifen und verlieren Streifen. Darüber hinaus wissen wir aus der Studie von Statistiken, dass die Verteilung der Gewinner und Verlierer in der EA mit einem 50-Gewinn-Rate wird die gleiche wie die Verteilung aus dem Werfen einer Münze erhalten. Das heißt, es wird in einer Gruppe von 1000 Trades im Durchschnitt 8 verlieren Streifen von 5 Verlierer in einer Reihe und 8 Siegerreihen von 5 Siegern in Folge sein. Ähnlichkeit in einer Gruppe von 1000 Trades sollten Sie auch sehen, im Durchschnitt von 4 verlieren und gewinnende Streifen von 6 in einer Reihe, 2 verlieren und gewinnende Streifen von 7 in einer Reihe und 1 gewinnen und verlieren Streifen von 8 und 1 gewinnen und verlieren Streifen von 9 in einer Reihe. Es ist wichtig, dass der Benutzer eine realistische Vorstellung von Größe und Anzahl der verlorenen Streifen hat, die er mit der EA begegnen wird. Andernfalls wird er sicherlich aufgeben und ganz das erste Mal begegnet er einem erwarteten verlieren Serie von Trades. That8217s einer der vielen Gründe, dass ich don8217t testen alles in MetaTrader. Ich verwende es nur für Live-Trading. Die schwachen Daten und die Unfähigkeit, Portfolios zu testen, machen es für meine Zwecke unbrauchbar. You8217re Recht über über-Optimierung. Der einfachste Weg, dies zu vermeiden, ist, die Anzahl der Parameter in Ihrer Strategie zu minimieren. Ich habe nur 4 in meiner Dominari-Strategie, zum Beispiel. Vielen Dank für die detaillierte thoughTrader-Info - Forex Trading - Börsenhandel - Forex Scalping Systems - Forex Automatisierte quotIntroducing der 5374 pro Monat, set-and-forget mechanischen professionellen Devisenhandel Systemquot Exposed, die automatisierte Schritt-für-Schritt 100 mechanische forex System . Verdienen Sie Tausende mit dem revolutionärsten Devisenhandelssystem und Forex-Methode, jemals in den Forex-Markt getroffen, in weniger als 30 Minuten pro Tag. 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CFTC RULE 4,41 - hypothetischer Natur ist oder simulierte Wertentwicklungen haben gewisse Grenzen. EINE AKTUELLE LEISTUNGSAUFNAHME, SIMULATIVE ERGEBNISSE NICHT VERTRETEN. DARÜBER HINZUFÜGEN, DASS DIE ERGEBNISSE DAFÜR, DASS DIE ERGEBNISSE FÜR DIE AUSWIRKUNGEN AUF BESTIMMTE MARKTFAKTOREN ÜBERNOMMEN WERDEN KÖNNEN, SOWEIT LIQUIDITÄT. SIMULATED HANDELSPROGRAMME IM ALLGEMEINEN SIND AUCH AUF DIE TATSACHE, DIE SIE MIT DEM VORTEIL VON HINDSIGHT ENTWERFEN. KEINE VERTRETUNG WIRD AUS, DASS IST EIN KONTO ODER WAHRSCHEINLICH PROFIT ODER VERLUSTE AN DIE GEZEIGT ERZIELEN WIRD. Alle Informationen auf dieser Website oder einem von dieser Website erworbenen E-Book oder Software sind nur zu Bildungszwecken gedacht und dienen nicht der Finanzberatung. Alle Aussagen über Gewinne oder Einnahmen, ausgedrückt oder impliziert, stellen keine Garantie dar. Ihr tatsächlicher Handel kann zu Verlusten führen, da kein Handelssystem garantiert ist. 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