Mechanical trading systems forex

Manualne systemy transakcyjne Forex Stealth Forex System transakcyjny Stealth Forex Trading System został opracowany w celu osiągnięcia większej liczby zwycięskich transakcji, dostarczając proste, oznaczone kolorami wskaźniki kupna i sprzedaży, które mówią, kiedy handlować z wcześniej zdefiniowanymi regułami entryexit. System transakcyjny Stealth Forex oferuje 4 różne style transakcji, co pozwala na maksymalną elastyczność w zakresie sposobu i czasu dokonywania transakcji. Zawiera gwarancję zwrotu pieniędzy. Czytaj więcej. Jak działają systemy handlu ręcznego Systemy handlu ręcznego w tym kontekście są systemami opartymi na wskaźnikach, które generują sygnały kupna i sprzedaży na komputerze domowym zgodnie z wcześniej określonymi regułami strategii. Handlowcy muszą ręcznie umieszczać transakcje na swoich kontach w oparciu o sygnały generowane przez system handlu ręcznego oparty na wskaźnikach.8 Mechaniczne systemy handlu Forex Sprawdzone w 2017 roku Wysłany 2 lata temu 12:24 23 grudnia 2017 4 Komentarze Pozdrowienia, Ziemianki Tak jak obiecałem, opracował wyniki testów przeprowadzonych w tym roku na ośmiu mechanicznych systemach forex. Ale zanim dojdziemy do liczby, let8217 mają podsumowanie tych systemów handlu: Ten prosty mechaniczny system jest częścią Hall of Fame poprzednich zwycięzców w jednym z konkursów, które przeprowadziłem kilka lat wcześniej. Wykorzystuje dwa podstawowe wskaźniki techniczne: EMA (100) i RSI (9). Cel 100-pulsowy i 50-stopowy przystanek są stosowane przy stosowaniu systemu na 1 godzinę w EURUSD 817 godzin. To kolejna część Hall of Fame of Past Winners. Zasady systemu mechanicznego oparte są na MACD i wskaźnikach stochastycznych stosowanych na 4-godzinnym wykresie EURUSD. Ten może być nieco skomplikowany dla początkujących, ponieważ wymaga dużej wiedzy na temat rozbieżności Ten system mechaniczny Forex koncentruje się na 5 i 10 skrzyżowaniach EMA, z RSI do potwierdzenia. Może być stosowany na 1 godzinę za godzinę EURUSD 817 za pomocą celu 50-100 pips i początkowego 100 pips stop, który przełączy się na zatrzymanie z 20 puntami. Wprowadzono kilka poprawek w oryginalnym systemie, aby uzyskać kolejną wersję, która wykorzystuje wskaźnik SAR dla parabolicznych celów zysku. Zasady te zostały zastosowane w 4 godzinnym czasie obowiązywania kursu EURUSD 817, aby sprawdzić, czy system może również pracować na dłuższych okresach. Kolejna porcja poprawek została zastosowana w oryginalnym systemie Amazing Crossover, dając trzecią wersję, która ma szerszy 50-puntowy przystanek końcowy w celu dostosowania większych zwrotów cen. Ten mechaniczny system handlu zawiera trzy proste średnie ruchome (50, 100, 200), które muszą być uszeregowane w porządku malejącym lub rosnącym, aby wygenerować sygnał sprzedaży lub kupna. Stop loss został oparty na tygodniowym ATR w wysokości 8217 EUR za 150 pipsów. Zmiany w oryginalnym systemie dały drugą wersję, która wykorzystuje krótkoterminowe SMA do generowania większej liczby crossoverów i dodanie ADX do odfiltrowywania sygnałów występujących w różnych sytuacjach rynkowych. Tylny ogranicznik został również dostosowany do 200 pipsów, aby dać parom więcej swobody przy dokonywaniu korekt. W trzeciej wersji systemu Triple Crossover, dodano cel zysku, aby pomóc systemowi zablokować zyski w miarę postępu trendu, zamiast oddawać wszystkie pestki z powrotem, gdy trafiony zostanie punkt końcowy o wartości 200 punktów. A teraz są liczby8230 Wygląda na to, że odmiana Niesamowite Crossover wyprzedziła resztę pakietu ponad 20 zyskami z corocznych testów historycznych i najwyższych miesięcznych zysków z testów w przód. Oczywiście należy pamiętać, że w ostatnich miesiącach miały miejsce silne trendy, z korzyścią dla systemów Forex o tendencji spadkowej. Czy planujesz wykorzystać te systemy mechaniczne Forex w swojej strategii handlowej Jak wygrywać z mechanicznymi systemami transakcyjnymi Wiele atramentu poświęcono na ustalenie przyczyn awarii systemów mechanicznych, szczególnie po fakcie. Chociaż może wydawać się to oksymoroniczne (lub, dla niektórych handlarzy, po prostu kretyńskie), główną przyczyną niepowodzenia tych systemów jest fakt, że polegają zbyt mocno na pozbawionym rąk, ognisto-zapomnianym mechanicznym handlu. Same algorytmy nie mają obiektywnego nadzoru i interwencji człowieka, aby pomóc systemom ewoluować w zależności od zmieniających się warunków rynkowych. Mechaniczne zawieszenie systemów transakcyjnych lub niepowodzenie inwestora Zamiast niweczyć awarię systemu handlu, bardziej konstruktywne jest rozważenie sposobów, w jakie handlowcy mogą mieć to, co najlepsze z obu światów: Oznacza to, że inwestorzy mogą czerpać korzyści z zarządzanych przez algorytmy mechanicznych systemów transakcyjnych. takie jak szybkie automatyczne egzekucje i decyzje o wolnym handlu bez emocji, przy jednoczesnym wykorzystaniu ich wrodzonej ludzkiej zdolności do obiektywnego myślenia o porażce i sukcesie. Najważniejszym elementem każdego przedsiębiorcy jest zdolność człowieka do ewolucji. Handlowcy mogą zmieniać i dostosowywać swoje systemy transakcyjne, aby dalej wygrywać, zanim straty staną się finansowo lub emocjonalnie niszczące. Wybierz odpowiedni rodzaj i ilość danych rynkowych do testowania Skuteczni handlowcy stosują system powtarzalnych reguł, aby zebrać zyski z krótkoterminowych nieefektywności na rynku. Dla małych, niezależnych inwestorów w wielkim świecie handlu papierami wartościowymi i instrumentami pochodnymi, gdzie spready są cienkie, a konkurencja zacięta, najlepsze szanse na zyski wynikają z nieefektywności rynku reklamowego na podstawie prostych, łatwych do oszacowania danych, a następnie podjęcia działań tak szybko, jak to tylko możliwe. możliwy. Kiedy trader rozwija i obsługuje mechaniczne systemy transakcyjne oparte na danych historycznych, ma nadzieję na przyszłe zyski oparte na założeniu, że obecne niedobory rynkowe będą kontynuowane. Jeśli przedsiębiorca wybierze niewłaściwy zestaw danych lub użyje niewłaściwych parametrów do zakwalifikowania danych, cenne możliwości mogą zostać utracone. W tym samym czasie, gdy nieefektywność wykryta w danych historycznych już nie istnieje, system zawiedzie. Powody, dla których zniknęły, nie mają znaczenia dla mechanicznego tradera. Liczy się tylko wynik. Wybierz najbardziej odpowiednie zbiory danych, wybierając zestaw danych, z którego można tworzyć i testować mechaniczne systemy transakcyjne. Aby przetestować próbę wystarczająco dużą, aby sprawdzić, czy reguła handlowa działa konsekwentnie w szerokim zakresie warunków rynkowych, przedsiębiorca musi wykorzystać najdłuższy praktyczny okres danych testowych. Wydaje się więc właściwe budowanie mechanicznych systemów transakcyjnych opartych zarówno na najdłuższym możliwym zestawie danych historycznych, jak i na najprostszym zestawie parametrów projektowych. Trwałość jest powszechnie uważana za zdolność wytrzymania wielu rodzajów warunków rynkowych. Solidność powinna być nieodłącznym elementem każdego przetestowanego systemu w długim okresie danych historycznych i prostych reguł. Długotrwałe testy i podstawowe zasady powinny odzwierciedlać najszerszą gamę potencjalnych warunków rynkowych w przyszłości. Wszystkie mechaniczne systemy transakcyjne w końcu zawiodą, ponieważ dane historyczne oczywiście nie zawierają wszystkich przyszłych zdarzeń. Każdy system zbudowany na danych historycznych w końcu spotka się z nietypowymi warunkami. Ludzki wgląd i interwencja zapobiega ucieczce automatycznych strategii od szyn. Ludzie z Knight Capital wiedzą coś o handlowaniu na żywo. Prostota zwycięża dzięki zdolnościom adaptacyjnym Udane mechaniczne systemy handlu są jak żywe, oddychające organizmy. Warstwy geologiczne świata wypełnione są skamielinami organizmów, które choć idealnie nadają się do krótkotrwałego sukcesu w czasie ich własnych okresów historycznych, były zbyt wyspecjalizowane, by mogły przetrwać i przystosować się do przyszłości. Proste algorytmiczne mechaniczne systemy handlu z ludzkimi wskazówkami są najlepsze, ponieważ mogą one przejść szybką, łatwą ewolucję i adaptację do zmieniających się warunków otoczenia (czytaj rynek). Proste zasady handlu zmniejszają potencjalny wpływ błędu w wyszukiwaniu danych. Błąd związany z wyszukiwaniem danych jest problematyczny, ponieważ może zawyżać, jak dobrze zasada historyczna będzie obowiązywać w przyszłych warunkach, zwłaszcza gdy mechaniczne systemy transakcyjne koncentrują się na krótkich ramach czasowych. Proste i niezawodne mechaniczne systemy transakcyjne nie powinny mieć wpływu na ramy czasowe wykorzystywane do celów testowych. Liczba punktów testowych znalezionych w danym zakresie danych historycznych powinna być wystarczająco duża, aby udowodnić lub obalić ważność testowanych reguł handlu. Inaczej mówiąc, proste, niezawodne mechanicznie systemy transakcyjne przyśpieszą uprzedzenia w zakresie eksploracji danych. Jeśli trader korzysta z systemu o prostych parametrach projektowych, takich jak system QuantBar. i testuje go, używając najdłuższego stosownego historycznego okresu czasu, wtedy jedynymi innymi ważnymi zadaniami będą trzymanie się dyscypliny handlu systemem i monitorowania jego wyników w przyszłości. Obserwacja umożliwia ewolucję. Z drugiej strony, handlowcy, którzy używają mechanicznych systemów transakcyjnych zbudowanych na podstawie złożonego zestawu wielu parametrów, ryzykują wcześniejsze przekształcenie swoich systemów we wczesne wyginięcie. Stwórz solidny system, który wykorzystuje najlepsze mechanizmy handlu, nie padając ofiarą jego słabości Ważne jest, aby nie mylić solidności mechanicznych systemów handlu z ich zdolnościami adaptacyjnymi. Systemy opracowane w oparciu o wiele parametrów doprowadziły do ​​zwycięskich transakcji w okresach historycznych, a nawet podczas bieżących obserwowanych okresów są często określane jako solidne. Nie gwarantuje to, że takie systemy mogą być z powodzeniem modyfikowane po okresie ich podróży po miesiącu miodowym. 8221 Jest to początkowy okres handlowy, w którym warunki pokrywają się z pewnym okresem historycznym, na którym opierał się system. Proste mechaniczne systemy transakcyjne są łatwo adaptowane do nowych warunków, nawet jeśli podstawowe przyczyny zmian na rynku pozostają niejasne, a złożone systemy nie są szybkie. Kiedy warunki rynkowe zmieniają się, jak to się dzieje, systemy transakcyjne, które najprawdopodobniej nadal wygrywają, to te, które są proste i najłatwiej adaptowalne do nowych warunków, prawdziwie solidny system to taki, który ma długowieczność przede wszystkim. Proste algorytmiczne mechaniczne systemy handlu z ludzkimi wskazówkami są najlepsze, ponieważ mogą one przejść szybką, łatwą ewolucję i adaptację do zmieniających się warunków otoczenia (czytaj rynek). Niestety, po doświadczeniu początkowego okresu zysków przy stosowaniu zbyt skomplikowanych mechanicznych systemów transakcyjnych, wielu handlowców wpada w pułapkę próby dostosowania tych systemów do sukcesu. Rynki nieznane, ale zmieniające się, mogły już skazać na zagładę całego gatunku mechanicznych systemów handlu. Ponownie, prostota i zdolność adaptacji do zmieniających się warunków dają najlepszą nadzieję na przetrwanie każdego systemu transakcyjnego. Użyj obiektywnego pomiaru, aby rozróżnić sukces i porażkę Najczęstszym upadkiem handlowców jest przywiązanie psychologiczne do jego systemu transakcyjnego. Kiedy występują awarie systemu handlu, zwykle dlatego, że handlowcy przyjęli subiektywny, a nie obiektywny punkt widzenia, zwłaszcza w odniesieniu do stop-loss podczas poszczególnych transakcji. Natura ludzka często napędza przedsiębiorcę, aby rozwinąć emocjonalne przywiązanie do konkretnego systemu, szczególnie gdy inwestor zainwestował znaczną ilość czasu i pieniędzy w mechaniczne systemy handlu z wieloma złożonymi częściami, które są trudne do zrozumienia. Jest jednak niezwykle ważne, aby przedsiębiorca wykroczył poza system, aby móc go obiektywnie rozważyć. W niektórych przypadkach przedsiębiorca staje się złudny, jeśli chodzi o spodziewany sukces systemu, nawet do tego stopnia, że ​​kontynuuje wymianę wyraźnie tracącego systemu o wiele dłużej niż pozwoli na to subiektywna analiza. Lub po okresie wygranych tłuszczu przedsiębiorca może wziąć ślub z wcześniej zwycięskim systemem, nawet jeśli jego piękno zanika pod naciskiem strat. Co gorsza, przedsiębiorca może wpaść w pułapkę selektywnego wybierania okresów testowania lub parametrów statystycznych dla już przegrywającego systemu, aby zachować fałszywą nadzieję na ciągłość wartości systemów. Obiektywna miara, taka jak zastosowanie standardowych metod odchyleń do oceny prawdopodobieństwa niepowodzenia, jest jedyną zwycięską metodą ustalania, czy mechaniczne systemy transakcyjne naprawdę zawiodły. Dzięki obiektywnemu oku łatwo przedsiębiorcy szybko wykryć awarię lub potencjalną awarię mechanicznych systemów transakcyjnych, a prosty system może zostać szybko i łatwo zaadaptowany, aby ponownie stworzyć świeżo zwycięski system. Awaria mechanicznych systemów transakcyjnych jest często określana ilościowo na podstawie porównania bieżących strat mierzonych w stosunku do historycznych strat lub wypłat. Taka analiza może prowadzić do subiektywnego, błędnego wniosku. Maksymalne wypłaty są często używane jako metryka progowa, po której przedsiębiorca porzuci system. Nie biorąc pod uwagę sposobu, w jaki system osiągnął ten poziom wypłaty lub czas wymagany do osiągnięcia tego poziomu, przedsiębiorca nie powinien stwierdzić, że system jest przegrany w oparciu o sam wypływ. Odchylenie standardowe a wypłata jako metryka niepowodzenia Właściwie najlepszą metodą uniknięcia odrzucenia zwycięskiego systemu jest zastosowanie obiektywnego standardu pomiaru w celu określenia aktualnego lub niedawnego rozkładu zwrotów z systemu uzyskanego podczas jego faktycznego obrotu. Porównaj ten pomiar z historycznym rozkładem stóp zwrotu obliczonym na podstawie weryfikacji historycznej, przydzielając ustaloną wartość progową zgodnie z pewnością, że obecna utrata dystrybucji mechanicznych systemów handlu wykracza poza normalne, oczekiwane straty, i dlatego powinna być odrzucone jako nieudane. Załóżmy na przykład, że inwestor ignoruje obecny poziom wypłaty, który zasygnalizował problem i uruchomił dochodzenie. Zamiast tego porównaj bieżącą stratę przegraną z historycznymi stratami, które wystąpiłyby podczas handlu tym systemem podczas historycznych okresów testowych. W zależności od tego, jak konserwatywny jest sprzedawca, może on odkryć, że obecna lub ostatnia strata przekracza, powiedzmy, poziom pewności, który wynika z dwóch standardowych odchyleń od normalnego historycznego poziomu strat. Byłoby to z pewnością silnym sygnałem statystycznym, że system osiąga słabe wyniki i dlatego zawodzi. Natomiast inny przedsiębiorca o większym apetycie na ryzyko może obiektywnie zdecydować, że trzy standardowe odchylenia od normy (tj. 99,7) są odpowiednim poziomem pewności dla oceny systemu transakcyjnego jako nieudanego. Najważniejszym czynnikiem sukcesu każdego systemu handlu8217, zarówno ręcznego, jak i mechanicznego, jest zawsze zdolność ludzkiego podejmowania decyzji. Wartość dobrych mechanicznych systemów transakcyjnych polega na tym, że, podobnie jak wszystkie dobre maszyny, minimalizują one ludzkie słabości i wzmacniają osiągnięcia daleko wykraczające poza te, które można osiągnąć metodami ręcznymi. Jednak, gdy są właściwie zbudowane, nadal pozwalają na mocną kontrolę zgodnie z osądem handlowców i pozwalają mu uniknąć przeszkód i potencjalnych awarii. Chociaż przedsiębiorca może używać matematyki w formie statystycznego obliczenia standardowej dystrybucji, aby ocenić, czy strata jest normalna i możliwa do zaakceptowania zgodnie z historycznymi danymi, nadal opiera się na osądzie ludzkim, zamiast podejmować czysto mechaniczne decyzje matematyczne w oparciu o same algorytmy. Handlowcy mogą cieszyć się najlepszymi z obu światów. Siła algorytmów i mechanicznego handlu minimalizuje skutki ludzkich emocji i spóźnień podczas składania i realizacji zamówień, szczególnie w odniesieniu do utrzymania dyscypliny stop-loss. Wciąż stosuje obiektywną ocenę odchylenia standardowego, aby zachować kontrolę nad systemem handlowym. Przygotuj się na zmiany i bądź przygotowany na zmianę systemu transakcyjnego Wraz z obiektywnością wykrywania, kiedy mechaniczne systemy transakcyjne zmieniają się od zwycięzców w przegranych, przedsiębiorca musi także mieć dyscyplinę i zdolność przewidywania, aby ewoluować i zmieniać systemy, aby mogli dalej wygrywać. w nowych warunkach rynkowych. W każdym otoczeniu pełnym zmian, im prostszy system, tym szybsza i łatwiejsza będzie jego ewolucja. Jeśli złożona strategia zawodzi, może być łatwiejsza do zastąpienia niż modyfikacja, a niektóre z najprostszych i najbardziej intuicyjnych systemów, takich jak system QuantBar. są stosunkowo łatwe do modyfikacji "w locie" w celu dostosowania do przyszłych warunków rynkowych. Podsumowując, można powiedzieć, że właściwie zbudowane mechaniczne systemy transakcyjne powinny być proste i łatwe do dostosowania oraz przetestowane zgodnie z właściwym rodzajem i ilością danych, tak aby były wystarczająco mocne, aby generować zyski w szerokim zakresie warunków rynkowych. A zwycięski system musi być oceniany za pomocą odpowiedniej miary sukcesu. Zamiast opierać się wyłącznie na algorytmicznych regułach handlowych lub maksymalnych poziomach wypłat, wszelkie decyzje dotyczące niepowodzenia systemu powinny być podejmowane zgodnie z osądem handlowców i oparte na ocenie liczby odchyleń standardowych bieżących wyników systemów, mierzonych w stosunku do jego historyczne straty testowe. Jeśli mechaniczne systemy transakcyjne nie działają, przedsiębiorca powinien dokonać niezbędnych zmian zamiast przywiązywać się do systemu tracącego. To, że system działał 20 lat temu, nie oznacza, że ​​powinno zadziałać dzisiaj. Zachowaj ostrożność, gdy sugerujesz testowanie systemu przez dłuższy czas. Jak długo jest tak samo Podobnie, jak proste są proste Cztery reguły z czterema zmiennymi Siedem reguł z dziesięcioma zmiennymi Ogólnie zgadzam się, że prostsze jest lepsze, ale co jest proste Korzystanie z odchylenia standardowego powrotów powinno dostarczać podobnych wniosków do biegania analiza Monte Carlo, która nie jest trudna z dostępnym oprogramowaniem. Dzięki analizie MC, o której wiesz, możesz zobaczyć możliwe zwroty i możliwe wypłaty. Przyszłość nie musi przypominać przeszłości, ale analiza MC jest jednym ze sposobów testowania systemu. Łatwo podać wytyczne trudne do opracowania systemu z edge823082308230.i najtrudniej handlować. Jeśli to możliwe, podziel się pewną zmienną 2, aby stworzyć system transakcyjny. ze względu na prostotę spraw, aby było proste Kup reguły Zyski końcowe (zatrzymanie lub wyjście z zysku) Krótkie zasady Krótkie wyjście (zatrzymanie lub wyjście z zysku) Trzymaj się z dala (jeśli jest to wymagane zgodnie z systemem) rozmiar pozycji (biorąc pod uwagę maks. wypłatę) Thats it8230 może dodać dowolny element rada u want8230 Dzięki za wpis, zgadzam się z wieloma rzeczami, o których Pan wspomniał. A poza tym daje mi kilka pomysłów do wypróbowania. Cześć Wszystko Shaun, zgadzam się. koncentracja na nie traceniu jest bardzo ważnym sukcesem sukcesu. Tarun, EA, który zbudowałem, który jest bardzo udany, wykorzystuje prostą strategię obrotu punktami obrotu. Indywidualny wskaźnik własny daje mi wstępne odchylenie (w górę lub w dół), a moim wyzwaniem do wprowadzenia jest cena rynkowa w zakresie 2 pipsów głównej dziennej osi przegubu. strategia wyjścia również jest prosta, cena albo zatrzyma się, albo zamknie połowę pozycji na poziomie Support1 lub Resistance1. Stoploss jest następnie przesuwany, aby złamać równomiernie. Cena następnie przestanie obowiązywać lub osiągnie S2 lub R2, w którym to momencie połowa pozostałej pozycji zostanie ponownie zamknięta, stoploss zostanie przeniesiony do S1 lub R1. Cena zostanie następnie zatrzymana lub przejdzie do S3 lub R3, w którym to momencie pozostała pozycja zostanie zamknięta. 8211 Ta prosta strategia warta jest 1 milion dolarów w ciągu 15 lat. wolny, moja przyjemność. większość ludzi nic nie zrobi z tymi informacjami i tak lol. Dilema: Prosta strategia, wysoce skomplikowany EA. dlaczego, ponieważ każda strategia ma ograniczenia i wiedza o przyczynach niepowodzenia, jest pierwszym krokiem do 8220 skupiania się na nie traceniu8221. alias, zastosuj meahures w celu zlikwidowania rynku i spraw, aby Twój EA został wyłączony lub dostosował się, gdy rynek działa na szkodę twojej strategii. również RR, ochrona balansu i używanie skali LOT-a sprawia, że ​​EA jest dość skomplikowany, ale jest wart wysiłku. łączyć prostą strategię ze szczegółowym systemem zarządzania wewnątrz kompleksu EA jest wart 50 milionów w ciągu 15 lat. Nie spodziewam się, że tego rodzaju system będzie spotykał się w nocy, spędziłem 2 lata na budowaniu mojego, ale była to ekscytująca podróż. Jeśli jesteś entuzjastą handlu i EA8217 po prostu nie poddawaj się. bądź skoncentrowany i ucz się. W rzeczy samej. Możesz opublikować większość strategii w gazecie. Prawie nikt by z tym nie zrobił. Uwielbiam nacisk na 8220 zamiast tracić8221 zamiast wygrywać. Mówiąc w moim języku, chciałbym dodać 3 punkty do rozważenia przy ocenie wydajności zaprogramowanych systemów transakcyjnych. Przede wszystkim po przetestowaniu systemu w MetaTrader ważne jest, aby pamiętać, że MT4 nie zapewnia prawdziwego strumienia danych kleszcza. Po prostu symuluje dane kleszczy za pomocą pasków danych przechowywanych w Centrum Historii. Oznacza to, że najnowsza historia cen może być zbudowana z 1 lub 5-minutowych słupków, a historia dalej może być zbudowana z pasków 15 lub 30 minutowych. Przeprowadzanie testów przez kilka lat może zmusić MT4 do symulacji danych kleszczowych za pomocą taktów o jeszcze większych okresach. Dlatego też wiele testów wydajności zostało przeprowadzonych w MetaTrader w ciągu kilku okresów o charakterystycznej krzywej. W pierwszych latach występuje krzywa o bardzo wysokiej rentowności, aw ostatnim okresie krzywej, która straciła na wartości. Gdyby system był uruchamiany na prawdziwych danych kleszczowych, najprawdopodobniej działałby on słabo podczas okresu testowania, ponieważ wczesne lata były symulowane na słupkach 15M lub 30M i były mniej zmienne niż rzeczywiste działanie cenowe okresu. Po drugie, większość osób, które projektują systemy transakcyjne, dąży do zoptymalizowania swojego systemu, aby zmaksymalizować zysk uzyskany w czasie, który był używany do testowania systemu. Na przykład let8217s mówi, że projektant systemu testował swój system przez 5 lat. Naturalna skłonność polega na dostosowywaniu zmiennych w celu maksymalizacji zysku. Proces myślenia przebiega mniej więcej tak: Jeśli w tym okresie testowym system wygeneruje zysk w wysokości 50 i 2,5 zysku, powinienem uzyskać co najmniej akceptowalną wydajność w czasie rzeczywistym. Uwierz mi, że to pocałunek śmierci w programowaniu EA i powód, dla którego wielu doradców handlowych nie udaje się. Klient kupuje zyskowną wydajność podczas okresu testowania wstecznego, a następnie nieuchronnie traci, gdy próbuje uruchomić EA z prawdziwymi pieniędzmi. Prawidłowe testowanie z powrotem próbuje znaleźć prawdziwą średnią wydajność EA w oparciu o kilka okresów testowych. Wreszcie, istnieje problem, który został poruszony w artykule o tym, czy wyniki, których doświadczasz, są statycznie poprawne. Oczywiście, jak mówi pan Flower, jeśli przegrana passa jest poza 2 standardowymi odchyleniami, to szanse się zmieniły. Chciałbym zwrócić uwagę, że rozkład wygranych i przegranych transakcji jest zawsze losowy i zależy od ogólnego odsetka zwycięzców lub przegranych w próbie transakcji, zakładając, że jest wystarczająco duży, aby był statycznie poprawny. Aby podać przykład, na przykład let8217s wymaga, aby twój system wymagał 50-cio procentowej rentowności. Cóż, wiemy już, że od rzucania monetą, która ma taką samą stawkę wygranej 50, zwycięzcy i przegrani mają tendencję do łączenia się w wygrywające smugi i tracące pasma. Co więcej wiemy z badania statystyk, że rozkład zwycięzców i przegranych w EA z 50 stawką wygranej będzie taki sam jak dystrybucja uzyskana z rzucania monetą. Mianowicie, w grupie 1000 zawodów będzie średnio 8 przegranych pasm po 5 przegranych z rzędu i 8 zwycięskich pasów po 5 zwycięzców z rzędu. Podobieństwo w grupie 1000 transakcji, które widzisz, to średnio 4 przegrywające i wygrywające serie 6 w rzędzie, 2 przegrywające i wygrywające serie 7 w rzędzie oraz 1 wygrywająca i przegrywająca seria 8 i 1 wygrywająca i tracąca pasmo 9 z rzędu. Ważne jest, aby użytkownik miał realistyczne wyobrażenie o wielkości i liczbie utraconych smug, które spotka za pomocą EA. W przeciwnym razie z pewnością zrezygnuje i po raz pierwszy spotka się z oczekiwaną przegraną serią transakcji. That8217 jest jednym z wielu powodów, dla których nie testuję niczego w MetaTrader. Używam go tylko do handlu na żywo. Słabe dane i brak możliwości przetestowania portfeli sprawiają, że nie nadaje się do użytku dla moich celów. Masz rację co do nadmiernej optymalizacji. Najprostszym sposobem na uniknięcie tego jest zminimalizowanie liczby parametrów w strategii. Mam tylko 4 w mojej strategii Dominari, na przykład. Dzięki za szczegółowe przemyślenia