Mecânica Trading Systems Forex

Sistemas de negociação Forex manual Sistema de negociação Forex Stealth O sistema de negociação Forex Stealth foi projetado com o objetivo de fazer mais negócios vencedores, fornecendo-lhe códigos de compra e venda codificados de cores simples que lhe dizem quando trocar com regras de ingresso pré-definidas. O sistema de negociação Forex Stealth oferece 4 estilos de negociação diferentes, permitindo a máxima flexibilidade sobre como e quando você troca. Vem com uma garantia de devolução do dinheiro. Consulte Mais informação. Sistemas operacionais de negociação manual Os sistemas de negociação manual neste contexto são sistemas baseados em indicadores que geram sinais de compra e venda em seu computador doméstico de acordo com as regras pré-definidas da estratégia. Os comerciantes devem colocar manualmente os negócios em sua conta com base nos sinais gerados pelo sistema de negociação manual baseado em indicadores. Como ganhar com sistemas de negociação mecânica Muita tinta tem sido dedicada a identificar as causas das falhas nos sistemas de negociação mecânica, especialmente após o fato. Embora pareça oxymoronic (ou, para alguns comerciantes, simplesmente moronic), a principal razão pela qual esses sistemas de negociação falhar é porque eles dependem demais da natureza mãos-livres, fire-and-forget do comércio mecânico. Os próprios algoritmos não têm a supervisão humana e a intervenção necessárias para ajudar os sistemas a evoluir em conjunto com as mudanças nas condições do mercado. Falha no sistema de negociação mecânica ou falha no comerciante Em vez de lamentar uma falha do sistema comercial, é mais construtivo considerar as maneiras pelas quais os comerciantes podem ter o melhor dos dois mundos: isto é, os comerciantes podem aproveitar os benefícios dos sistemas de negociação mecânica gerenciados por algoritmos , Como as execuções automáticas de fogo rápido e as decisões comerciais livres de emoções, enquanto ainda alavancam sua capacidade humana inata para o pensamento objetivo sobre falhas e sucesso. O elemento mais importante de qualquer comerciante é a capacidade humana para evoluir. Os comerciantes podem mudar e adaptar seus sistemas de negociação para continuar ganhando antes que as perdas se tornem financeiramente ou emocionalmente devastadoras. Escolha o tipo certo e a quantidade de dados do mercado para testes Os comerciantes bem-sucedidos usam um sistema de regras repetitivas para obter ganhos de ganhos de ineficiências de curto prazo no mercado. Para os comerciantes pequenos e independentes no grande mercado de valores mobiliários e derivativos, onde os spreads são finos e a concorrência é feroz, as melhores oportunidades de ganhos provêm de detectar ineficiências no mercado com base em dados simples e fáceis de quantificar, agindo assim tão rapidamente quanto possível. Quando um comerciante desenvolve e opera sistemas de negociação mecânica com base em dados históricos, ele ou ela espera ganhos futuros com base na idéia de que as ineficiências do mercado atual continuarão. Se um comerciante escolher o conjunto de dados errado ou usar os parâmetros errados para qualificar os dados, podem ser perdidas oportunidades preciosas. Ao mesmo tempo, uma vez que a ineficiência detectada em dados históricos não existe mais, o sistema de negociação falhará. As razões pelas quais desapareceu não são importantes para o comerciante mecânico. Apenas os resultados são importantes. Escolha os conjuntos de dados mais pertinentes ao escolher o conjunto de dados a partir do qual criar e testar sistemas de negociação mecânica. E, para testar uma amostra grande o suficiente para confirmar se uma regra de negociação funciona de forma consistente em uma ampla gama de condições de mercado, um comerciante deve usar o período prático mais longo de dados de teste. Então, parece apropriado construir sistemas de negociação mecânica com base no conjunto de dados históricos mais longos possível, bem como no conjunto mais simples de parâmetros de projeto. A robustez é geralmente considerada a capacidade de suportar muitos tipos de condições de mercado. A robustez deve ser inerente em qualquer sistema testado em um longo período de tempo de dados históricos e regras simples. Testes longos e regras básicas devem refletir a maior variedade de possíveis condições de mercado no futuro. Todos os sistemas de negociação mecânica acabarão por falhar porque os dados históricos, obviamente, não contêm todos os eventos futuros. Qualquer sistema construído com dados históricos acabará encontrando condições não históricas. A percepção e a intervenção humanas impedem que estratégias automatizadas escapem dos trilhos. As pessoas da Knight Capital sabem algo sobre o snafus comercial vivo. Simplicidade ganha por sua adaptabilidade Sistemas comerciais bem sucedidos são como organismos vivos e respiratórios. Os estratos geológicos do mundo estão cheios de fósseis de organismos que, embora adequados para o sucesso a curto prazo em seus períodos históricos, eram muito especializados para a sobrevivência e adaptação a longo prazo. Os sistemas simples de negociação mecânica algorítmica com orientação humana são os melhores porque podem ser submetidos a uma rápida e fácil evolução e adaptação às mudanças no ambiente (mercado de leitura). As regras de negociação simples reduzem o impacto potencial do viés de mineração de dados. O desvio da mineração de dados é problemático porque pode superar o quão bem uma regra histórica se aplicará em condições futuras, especialmente quando os sistemas mecânicos de negociação estão focados em quadros curtos. Os sistemas de negociação mecânica simples e robustos não devem ser afetados pelos prazos utilizados para fins de teste. O número de pontos de teste encontrados dentro de um determinado intervalo de dados históricos ainda deve ser suficientemente grande para provar ou refutar a validade das regras comerciais testadas. Dito de forma diferente, os sistemas de negociação mecânica simples e robustos superarão o viés de mineração de dados. Se um comerciante usa um sistema com parâmetros de projeto simples, como o sistema QuantBar. E o testa usando o período de tempo histórico apropriado mais longo, então as únicas outras tarefas importantes serão manter a disciplina de negociar o sistema e monitorar seus resultados no futuro. A observação permite a evolução. Por outro lado, os comerciantes que usam sistemas de negociação mecânica construídos a partir de um conjunto complexo de parâmetros múltiplos correm o risco de pré-evoluir seus sistemas para a extinção precoce. Construa um sistema robusto que aproveite o melhor do comércio mecânico, sem cair preso às suas fraquezas. É importante não confundir a robustez dos sistemas mecânicos de negociação com a sua capacidade de adaptação. Os sistemas desenvolvidos com base em uma infinidade de parâmetros levaram a negociações vencedoras durante períodos históricos e, mesmo durante os períodos observados atuais, muitas vezes são descritos como robustos. Isso não é uma garantia de que esses sistemas possam ser ajustados com sucesso depois de terem trocado o período de lua de mel.8221. Esse é um período comercial inicial durante o qual as condições coincidem com um certo período histórico sobre o qual o sistema se baseou. Os simples sistemas de negociação mecânica são facilmente adaptados a novas condições, mesmo quando as causas profundas da mudança no mercado permanecem incertas e os sistemas complexos são insuficientes. Quando as condições de mercado mudam, como eles continuamente fazem, os sistemas de negociação que são mais propensos a continuar a ganhar são aqueles que são simples e mais facilmente adaptáveis ​​a novas condições, um sistema verdadeiramente robusto é aquele que tem longevidade acima de tudo. Os sistemas simples de negociação mecânica algorítmica com orientação humana são os melhores porque podem ser submetidos a uma rápida e fácil evolução e adaptação às mudanças no ambiente (mercado de leitura). Infelizmente, depois de experimentar um período inicial de ganhos ao usar sistemas de negociação mecânica excessivamente complexos, muitos comerciantes caem na armadilha de tentar ajustar esses sistemas de volta ao sucesso. Os mercados desconhecidos, porém em mudança, podem já ter condenado a extinção de toda a espécie de sistemas mecânicos de negociação. Novamente, a simplicidade e a adaptabilidade às condições em mudança oferecem a melhor esperança para a sobrevivência de qualquer sistema comercial. Use uma medida objetiva para distinguir entre sucesso e falha. A queda mais comum dos comerciantes é um apego psicológico ao seu sistema comercial. Quando as falhas do sistema de comércio ocorrem, é geralmente porque os comerciantes adotaram um ponto de vista subjetivo e não objetivo, especialmente no que diz respeito a perdas de parada em transações particulares. A natureza humana muitas vezes leva um comerciante a desenvolver um apego emocional a um sistema específico, especialmente quando o comerciante investiu uma quantidade significativa de tempo e dinheiro em sistemas de negociação mecânica com muitas partes complexas, que são difíceis de entender. No entanto, é extremamente importante para um comerciante sair do sistema para considerá-lo objetivamente. Em alguns casos, o comerciante torna-se delirante sobre o sucesso esperado de um sistema, até mesmo ao ponto de continuar a negociar um sistema obviamente perdedor muito mais longo do que uma análise subjetiva teria permitido. Ou, depois de um período de ganho ganho, um comerciante pode se casar com um sistema anteriormente vencedor mesmo quando sua beleza desaparecer sob a pressão de perdas. Pior ainda, um comerciante pode cair na armadilha de escolher seletivamente os períodos de teste ou parâmetros estatísticos para um sistema já perdedor, a fim de manter falsas esperanças para o valor contínuo dos sistemas. Um padrão objetivo, como o uso de métodos de desvio padrão para avaliar a probabilidade de falha atual, é o único método vencedor para determinar se os sistemas de negociação mecânica realmente falharam. Através de um olho objetivo, é fácil para um comerciante identificar rapidamente falhas ou possíveis falhas em sistemas mecânicos de negociação, e um sistema simples pode ser adaptado rápida e facilmente para criar um sistema recém-vencedor mais uma vez. A falha dos sistemas de negociação mecânica é muitas vezes quantificada com base em uma comparação das perdas correntes quando medidas em relação às perdas ou retrações históricas. Tal análise pode levar a uma conclusão subjetiva e incorreta. A redução máxima é freqüentemente usada como a métrica limiar pelo qual um comerciante irá abandonar um sistema. Sem considerar a maneira pela qual o sistema atingiu esse nível de retirada, ou o tempo necessário para alcançar esse nível, um comerciante não deve concluir que o sistema é um perdedor com base apenas na redução. Desvio padrão versus drawdown como uma métrica de falha Na verdade, o melhor método para evitar descartar um sistema vencedor é usar um padrão de medição objetivo para determinar a distribuição atual ou recente dos retornos do sistema obtido enquanto efetivamente comercializá-lo. Compare essa medida com a distribuição histórica dos retornos calculada a partir do back-testing, ao mesmo tempo que atribui um valor limiar fixo de acordo com a certeza de que a atual distribuição perdedora de sistemas mecânicos de negociação é realmente além das perdas normais e esperadas e, portanto, deve ser Descartado como falhado. Então, por exemplo, suponha que um comerciante ignore o nível de retirada atual que sinalizou um problema e desencadeou sua investigação. Em vez disso, compare a atual tendência de perda com as perdas históricas que teriam ocorrido ao negociar esse sistema durante os períodos de teste históricos. Dependendo de quão conservador é um comerciante, ele ou ela pode descobrir que a perda atual ou recente está além, digamos, o nível de certeza 95 implicado por dois desvios padrão do nível de perda histórica normal. Este certamente seria um sinal estatístico forte de que o sistema está em mau desempenho e, portanto, falhou. Em contraste, um comerciante diferente com maior apetite por risco pode decidir objetivamente que três desvios padrão da norma (ou seja, 99.7) é o nível de certeza apropriado para julgar um sistema de negociação como falhado. O fator mais importante para qualquer sistema de negociação 8217 O sucesso, seja manual ou mecânico, é sempre a capacidade de tomada de decisão humana. O valor dos bons sistemas de negociação mecânica é que, como todas as máquinas boas, minimizam as fraquezas humanas e capacitam conquistas bem além das que podem ser alcançadas através de métodos manuais. No entanto, quando devidamente construídos, eles ainda permitem o controle firme de acordo com o julgamento dos comerciantes e permitem que ele ou ela evite obstáculos e possíveis falhas. Embora um comerciante possa usar a matemática sob a forma de um cálculo estatístico da distribuição padrão para avaliar se uma perda é normal e aceitável de acordo com registros históricos, ele ou ela ainda está confiando no julgamento humano em vez de tomar decisões puramente mecânicas e baseadas em matemática Com base apenas em algoritmos. Os comerciantes podem desfrutar o melhor dos dois mundos. O poder dos algoritmos e do comércio mecânico minimiza os efeitos da emoção humana e o atraso na colocação e execução das ordens, especialmente no que diz respeito à manutenção da disciplina stop-loss. Ele ainda usa a avaliação objetiva do desvio padrão para manter o controle humano sobre o sistema comercial. Esteja preparado para a mudança e esteja preparado para mudar o sistema comercial Além da objetividade para detectar quando os sistemas mecânicos de troca mudam dos vencedores para os perdedores, um comerciante também deve ter a disciplina ea previsão para evoluir e mudar os sistemas para que eles possam continuar a ganhar Durante novas condições de mercado. Em qualquer ambiente cheio de mudanças, quanto mais simples o sistema, mais rápida e fácil será sua evolução. Se uma estratégia complexa falhar, pode ser mais fácil substituir do que modificá-la, enquanto alguns dos sistemas mais simples e intuitivos, como o sistema QuantBar. São relativamente fáceis de modificar on-the-fly para se adaptar às futuras condições de mercado. Em resumo, pode-se dizer que os sistemas de negociação mecânica devidamente construídos devem ser simples e adaptáveis, e testados de acordo com o tipo e quantidade de dados corretos, de modo que eles sejam robustos o suficiente para produzir ganhos em uma grande variedade de condições de mercado. E, um sistema vencedor deve ser julgado pela métrica apropriada de sucesso. Em vez de se basear em regras de negociação algorítmicas ou níveis máximos de retirada, qualquer decisão sobre se um sistema falhou deve ser feita de acordo com o julgamento humano dos comerciantes e com base em uma avaliação do número de desvios padrão do desempenho atual dos sistemas quando medido contra Suas perdas históricas. Se os sistemas mecânicos de negociação não estão funcionando, o comerciante deve fazer as mudanças necessárias em vez de se apegar a um sistema perdedor. Só porque um sistema funcionou há 20 anos não significa que ele deveria funcionar hoje. Tenha cuidado quando você sugere testar um sistema durante um longo período. Quanto tempo é longo Do mesmo modo, o quão simples é simples Quatro regras com um total de quatro variáveis ​​Sete regras com um total de dez variáveis ​​Eu geralmente concordarei que mais simples é melhor, mas o que é simples Usar o desvio padrão dos retornos deve fornecer conclusões semelhantes à execução Uma análise de Monte Carlo que não é difícil com o software disponível. Com uma análise de MC, como você sabe, pode-se ver os possíveis retornos e eventuais levantamentos. O futuro não tem que se assemelhar ao passado, mas uma análise MC é uma maneira de testar um sistema. Fácil de dar orientações difíceis de desenvolver um sistema com uma ponta823082308230. e mais difícil de negociar ... se possível compartilhar algumas variáveis ​​2, faça um sistema de negociação. Por motivos de simplicidade, torne-o simples Regras de compra Regras de saída (Paradas ou saída de lucro) Regras curtas Saídas curtas (Paradas ou saída de lucro) Mantenha-se fora (se necessário como por sistema) tamanho da posição (considerando o máximo de retirada) Isso é it8230 pode adicionar qualquer peça de Conselho você deseja8230 Obrigado pela postagem, eu concordo com muitas coisas que você mencionou. E, além disso, me dá um par de idéias para tentar. Oi, todos os Shaun, eu concordo. Concentrar-se em não perder é um sucesso muito importante de sucesso. Tarun, uma EA que eu construí, que é muito bem sucedida, usa uma estratégia simples de negociação de swing de ponto de pivô. Um indicador personalizado do meu próprio me dá um preconceito de pré-mercado (para cima ou para baixo) e meu gatilho para entrada é o preço de mercado dentro de um intervalo de 2 pq do pivô diário principal. A estratégia de saída também é simples, o preço irá parar ou fechar metade da posição em Support1 ou Resistance1. Stoploss é então movido para se equilibrar. O preço irá então parar ou chegar a S2 ou R2, altura em que metade da posição restante é fechada novamente, o deslocamento é movido para S1 ou R1. O preço irá então parar ou mover para S3 ou R3, em que ponto a posição restante é fechada. 8211 Essa estratégia simples vale 1 milhão de dólares em um período de 15 anos. Livre, meu prazer. A maioria das pessoas não faz nada com essa informação de qualquer maneira, lol. O Dilema: estratégia simples, EA altamente complicada. Porque porque cada estratégia tem limites e saber o que o faz falhar é o primeiro passo para se concentrar em não perder8221. Também, coloque meausures no lugar para anaylize o mercado e faça sua EA fechar ou se adaptar quando o mercado está agindo de maneiras ruins para sua estratégia. Também, RR, proteção de equilíbrio e usando uma escala LOTE torna a EA bastante complexa, mas vale a pena o esforço. Combinar uma estratégia simples com um sistema de gerenciamento detalhado dentro de uma EA complexa vale 50 milhões em 15 anos. Não esperamos que este tipo de sistema se junte durante a noite, passei 2 anos construindo o meu, mas foi uma jornada muito emocionante. Se você é apaixonado por negociar e EA8217s, não desista. Fique focado e continue aprendendo. De fato. Você poderia publicar a maioria das estratégias no jornal. Quase ninguém faria nada com isso. Eu amo a ênfase em 8220 não perder 8221 em vez de ganhar. Você falou meu idioma, eu acrescentaria 3 pontos a considerar ao avaliar o desempenho dos sistemas de negociação programados. Em primeiro lugar, quando voltar a testar um sistema no MetaTrader, é importante lembrar que o MT4 não fornece um fluxo de dados verdadeiro. Simplesmente simula os dados do tick usando barras de dados armazenadas no History Center. Isso significa que histórico de preços muito recente pode ser construído a partir de barras de 1 ou 5 minutos e a história mais distante pode ser construída a partir de barras de 15 ou 30 minutos. Os testes de execução em períodos de vários anos podem forçar o MT4 a simular os dados do carrapato usando barras de períodos de tempo ainda maiores. É por isso que você verá muitos testes de desempenho que foram executados no MetaTrader ao longo de vários períodos de um ano que possuem uma curva característica. Há uma curva abruptamente rentável nos primeiros anos e uma curva plana para perder no período de tempo recente. Se o sistema fosse executado com os dados do tick true, provavelmente isso funcionaria mal ao longo do período de teste porque os primeiros anos foram simulados em barras de 15M ou 30M e eram menos voláteis do que a ação de preço real do período. Em segundo lugar, a maioria das pessoas que projetam sistemas de negociação tende a otimizar seu sistema para maximizar o lucro obtido durante o período de tempo utilizado para testar o sistema. Como exemplo, let8217s dizem que o designer do sistema testou seu sistema ao longo de um período de 5 anos. A inclinação natural é ajustar as variáveis ​​para maximizar o lucro. O processo de pensamento é algo como isto: se o sistema produzir um lucro de 50 e um fator de lucro 2,5 ao longo deste período de teste, então eu deveria obter pelo menos um desempenho aceitável em uso em tempo real. Acredite-me, este é o beijo da morte na programação de EA e a razão pela qual tantos consultores de especialistas comerciais falham. O cliente compra o desempenho rentável durante o período de teste de volta e, em seguida, inevitavelmente perde quando ele tenta executar o EA com dinheiro real. Testes de volta adequados tentam encontrar o verdadeiro desempenho médio da EA com base em vários períodos de teste. Finalmente, há o problema que foi abordado no artigo de saber se os resultados que você está enfrentando são estaticamente válidos. Claro que o Sr. Flower afirma se uma série de derrotas está fora de 2 desvios padrão, então as chances são de que algo mudou. Gostaria de salientar que a distribuição de negociações vencedoras e perdidas é sempre aleatória e determinada pela porcentagem global de vencedores ou perdedores em uma amostra de trades, assumindo que é suficientemente grande para ser estaticamente válido. Para dar um exemplo, let8217s dizem que seu sistema exige uma taxa de 50 vitórias para ser lucrativo. Bem, já sabemos de lançar uma moeda que tenha a mesma taxa de 50 vitórias que os vencedores e os perdedores tendem a juntar-se em vencimentos e perdas de estrias. Mais ainda, sabemos do estudo de estatísticas que a distribuição de vencedores e perdedores na EA com uma taxa de 50 vitórias será a mesma que a distribuição obtida de jogar uma moeda. Ou seja, haverá em um grupo de 1000 trades, em média, 8 derrotas de perda de 5 perdedores consecutivos e 8 vencimentos de 5 vencedores consecutivos. Semelhança em um grupo de 1000 negócios, você também deve ver, em média, 4 vencimentos perdidos e vencedores de 6 em uma linha, 2 derrotas perdendo e vencedoras de 7 em uma série e 1 série vencedora e perdedora de 8 e 1 vitórias e derrotas 9 em uma linha. É importante que o usuário tenha uma idéia realista de tamanho e número de tramas perdidas que ele encontrará usando a EA. Caso contrário, ele certamente desistirá e, pela primeira vez, ele encontrará uma série perdida de transações esperadas. Essa é uma das muitas razões pelas quais eu não posso testar nada no MetaTrader. Eu só uso isso para negociação ao vivo. Os dados fracos e a incapacidade de testar carteiras tornam inutilizável para os meus propósitos. Você está certo sobre sobre otimizar. A maneira mais fácil de evitar isso é minimizar o número de parâmetros em sua estratégia. Eu só tenho 4 na minha estratégia Dominari, por exemplo. Obrigado pelos pensamentos detalhados