Forex Zufall Eintrag Strategie

Backtesting einer EURUSD Trading-Strategie mit einem ATR Trailing Stop Von Tradinformed am 15. August 2014 In diesem Artikel werde ich die Ergebnisse meiner Backtest einer EURUSD-Handelsstrategie zeigen. Was an diesem Test interessant ist, ist, dass ich ein zufälliges Eingangssignal verwendet habe. Ich habe auch einen nachlaufenden Stopp auf der Grundlage der ATR, um die Positionen zu schließen. Die Ergebnisse, die zeigen, dass eine zufällige Einstieg Handelsstrategie kann profitabel mit einem nachlaufenden Stop. Markt und Zeitrahmen Ich verwende mein Lieblings-Forex-Paar, das EURUSD, und handeln es auf dem 4-Stunden-Zeitrahmen. Jeder Lauf der Analyse ist mehr als 10.000 4 Stunden. Die Studie läuft von Mai 2006 bis Oktober 2012. Eintrag Signal Gute Handelseinträge sind in der Regel als ein wichtiger Teil des Handels. Ich stimme mit dieser jedoch, verschiedene Arten von Beiträgen funktionieren gut in verschiedenen Arten von Märkten. Es ist nicht möglich zu sagen, was der Markt tun wird, daher können die besten Einträge oft zu unrentablen Geschäften führen. In diesem Test habe ich einen Zufallszahlengenerator verwendet, um die Handelseinträge auszulösen. Die große Sache über zufällige Eingabe ist, dass wir es immer wieder auf die gleichen historischen Daten testen können. Da es sich um einen zufälligen Eintrag handelt, variieren die Ergebnisse ziemlich erheblich. Durch wiederholtes Wiederholen des Tests erhalten wir jedoch ein gutes Maß an Konsistenz. Diese Methode der Wiederholung einer Analyse wird oft als Monte Carlo-Methode nach dem berühmten Casino bezeichnet. Ich habe zuvor ein YouTube-Video auf der Verwendung von Excel aufgenommen, um einen Monte-Carlo-Simulator zu erstellen. Ausgangssignal Jeder Handel wird mit einem nachlaufenden Stop verlassen. Trailing Stationen neigen dazu, mit Trend nach Art Strategien zugeordnet werden. Ich verwende kein Gewinnziel. Der Endanschlag wird auf der Grundlage des durchschnittlichen True Range (ATR) berechnet. Die ATR ist ein Maß für die jüngste Volatilität des Marktes. Dann multipliziere ich die ATR mit einem Faktor, um den hinteren Endabstand zu berechnen. Diese Methode der Berechnung der Stop-Loss wird oft als Chandelier Exit und wurde entwickelt und popularisiert von Chuck LeBeau und Dr. Alexander Alder. In meiner Analyse verwende ich eine 20-Periode ATR. Als Beispiel: Für einen langen Handel mit einem Einstiegspunkt ist 1.3500, ein ATR von 45 Pips und ein Multiplikator von 2. Der Stop-Verlust wird 1.3500 8211 (0.0045 2) 1.3410 sein. Wenn sich die Handelsposition in den Gewinn umwandelt, wird sich der nachfolgende Stop mit dem Gewinn verschieben, um den Gewinn zu sperren. Simulationen Für jeden ATR-Faktor habe ich die Analyse 100 Mal durchgeführt. Für diese Ergebnisse habe ich drei verschiedene Metriken verglichen. Erstens, durchschnittlicher Gewinn über die Tests generiert. Zweitens ist der Profitfaktor, der den absoluten Wert des Gesamtwertes der Siegertraditionen dividiert durch den Gesamtwert der verlierenden Trades. Schließlich habe ich den Prozentsatz der Tests berechnet, die rentabel waren. Die Ergebnisse bestätigen, dass es möglich ist, ein zufälliges Zugangssystem zu handeln und rentabel zu sein. Alle vier Szenarien waren rentabel, aber es gab einen großen Unterschied in Bezug auf die Konsistenz der Ergebnisse. Die Ergebnisse zeigen, dass der Handel mit einem ATR-Faktor von 3 am meisten profitierte. Eine ATR von 1 hatte die meisten Szenarien, die rentabel waren. Interessanterweise hatten ein ATR-Faktor 2 und 4 tatsächlich mehr Verlustszenarien als profitable Szenarien, waren aber insgesamt noch profitabel. Sie können sich das Video auf YouTube ansehen, um mehr Informationen zu erhalten und das Kalkulationsblatt in Aktion zu sehen. Bitte beachten Sie, dass ich die Analysen aus dem Video getestet habe, um zusätzliche Simulationen durchzuführen. Schlussfolgerungen und zukünftige Tests Die obigen Ergebnisse sind für mich sehr interessant. Die Ergebnisse stoßen gegen die Theorie des Marktverhaltens und lehnen sich an die chaotischen Theorien der Theorie an. Auf der Grundlage dieser Ergebnisse werde ich noch nicht blind zufällige Einträge in meinen eigenen Handel einbeziehen. Wir können jedoch ziemlich klar sein, dass schleppende Stops in der EURUSD in der Vergangenheit sehr gute Ergebnisse gezeigt haben und als Teil irgendeiner Tendenz nach der Trading-Strategie mit diesem Paar betrachtet werden sollten. In künftigen Tests werde ich auf diese Tests erweitern, indem ich wieder auf zufällige Einträge und auch sehen, wenn es möglich ist, mehr Konsistenz mit mehr traditionellen technischen Analyse-Einträge zu erhalten. Share this: Ein Forex Trader8217s Reise: Studium zufällige Handelsergebnisse auf dem EURUSD Forex ist vielleicht der härteste Markt für den Handel mit modernen finanziellen Zeiten. It8217s ein Markt ohne langfristige feste Vorspannung, keine zentrale Börse. Niedrigen Einstiegsanforderungen und sehr hoher Hebelwirkung, die absolut perfekte Kombination aus Effizienz und einfachem Zugang, die es so hoch riskante Investitionen für Einzelhändler macht. Da die meisten Forex-Einzelhändler verlieren ihre anfängliche Investition, ist es nicht sehr weit geholt zu denken, dass die meisten Händler haben einen statistischen Rand und einfach den Handel auf eine pseudo-zufällige Art und Weise, die endet Erzeugung einer negativ voreingenommenen zufälligen Weg, der auf lange Sicht isst Kapital aufgrund der Spread-Kosten. Allerdings ist es sicherlich möglich, dass viele dieser Einzelhändler eine gewisse Rendite mittelfristig auf Basis des Glücks generieren. Heute werden wir einen Einblick, wie eine Stichprobe von Händlern mit zufälligen Einträgen würde verhalten, was ihre statistische Verteilung würde sein und warum ist es sicherlich vernünftig zu erwarten, dass die meisten Händler in FX, Geld zu verlieren, wenn sie in zufällige Einträge engagieren, unabhängig davon Ihr Geldmanagementverhalten. Um das Zufallswesen zu studieren, habe ich ein einfaches System codiert, das auf einer bestimmten Eintrittswahrscheinlichkeit beruht. Trades haben eine Wahrscheinlichkeit von 5050, longshort zu sein, und ein Handel hat eine Gesamtwahrscheinlichkeit von 10, auf jedem gegebenen 1H Stab eingegeben zu werden. Trades werden mit einem festen 100-Pip-Take-Gewinn und einem 50-Pip-Stop-Loss (1: 2-Risiko-Reward-Verhältnis am meisten bevorzugt durch Beratung im Internet) eingegeben und die Losgröße bleibt bei 0,1 Lots pro Trade mit einem anfänglichen 100.000 Saldo konstant. Dies stellt ein 0,05-Risiko des Anfangskapitals pro Handel dar, was der eher konservative Ansatz ist, den ein neuer Handler mit 100K am ehesten rational zu nehmen bereit ist (nicht, dass dies bei vielen echten Händlern der Fall ist). Ich fuhr dann fort, das System 10.000 Mal auszuführen, um eine konvergente Verteilung der Handelsergebnisse zu erzielen, die von dieser Stichprobe erwartet werden würden. Die Tests wurden auf EURUSD-Daten von 2000 bis 2014 durchgeführt, so dass wir 14 Jahre Handel unter den oben genannten Bedingungen. Es gibt viele interessante Ergebnisse innerhalb des oben genannten Handelssystems. Das obige Bild zeigt Ihnen ein Beispiel-System laufen aus den 10.000 generiert. Dies ist vielleicht eines der typischsten Ergebnisse, geht der Händler durch einen negativ voreingenommenen zufälligen Spaziergang, der Perioden von falschen Gewinn, dass neigen dazu, etwa 3-6 Monate dauern, aber letztlich lösen negativ, immer neue Eigenkapitalunterschiede. Nicht überraschend ist das Risiko so niedrig und die Ausbreitung ist so klein (nur 3 Pips), dass die insgesamt negative Bias nicht genug ist, um alle 10K Tests zu einem Konkurs-Szenario zu fahren. Selbst wenn wir mit einem 10-fachen Risiko handeln würden (0,5 des Anfangskapitals pro Handel), würden wir immer noch ein Wischen von zehn Jahren von etwa 95 Handelskonten vermeiden. Es gibt jedoch viele andere Fälle waren wir viel leichter durch Zufälligkeit getäuscht. Werfen Sie einen Blick auf das zweite Szenario, wo wir einen Zeitraum von etwa 3 Jahren, wo das Konto eine Menge Gewinn, obwohl der Handel war völlig zufällig. Dies kann erklären, warum ein erheblicher Teil der Händler glauben, sie haben eine Art von Kante, aber dann sie am Ende verlieren vollständig, wie die natürliche negative Bias der zufälligen gehen beginnt zu halten. Die Wahrscheinlichkeit solcher Abweichungen nimmt mit der Abnahme der Abweichungen zwar weiter zu, doch sind sie auch bei Streifen von 2-3 Jahren wahrscheinlich noch vorhanden. Die Wahrscheinlichkeit, ein positives Jahr innerhalb von 10 Jahren des zufälligen Handels haben, sind in der Tat erheblich hoch, etwa 50 der Konten erlebt ein solches Szenario. Eine aufeinanderfolgende 3-Jahres-Siegesserie ist viel weniger wahrscheinlich, wenn auch noch durchaus möglich (etwa 5 Wahrscheinlichkeit). Es ist tatsächlich ziemlich aufschlussreich, die Verteilung der Gewinne (in Pips seit dem, was wir für die 10K-Tests verwenden) zu betrachten. Wir können sehen, dass die Ergebnisse nicht normal verteilt sind (scheitert an einem Shapiro-Wilk-Test), da es erhebliche Fettschwänze gibt, die vor allem auf den Charakter der FX-Daten zurückzuführen sind, der an sich nicht normal verteilt ist. Die höchste Frequenz innerhalb des Tests ist um einen Verlust von 5000 Pips, da die durchschnittliche Tradesrun etwa 2500 ist dies eine negative Vorspannung, die in der Nähe von 2 Pips, die die 70 der Ausbreitung ist, dass Sie erwarten, dass innerhalb der Prüfung offensichtlich wird, ist eine negative Parameter, da die Zufälligkeit dies zulässt. Unter einem viel längeren Test würden wir erwarten, dass das Mittel zu einem 3 Piptrade-Verlust konvergieren würde, aber wahrscheinlich nicht vor Konto-Fonds erschöpft sein würde. Beachten Sie jedoch, dass einige Fraktion der Tests tatsächlich einen erheblichen Gewinn innerhalb eines 10-Jahres-Intervall. Wir haben etwa 1 von Fällen, die am Ende in positiven Gebiet und von diesen haben wir mindestens 0,01, die am Ende mit einem Gewinn über 5000 Pips. Die minimale Einzugsperiodenlänge ist noch recht hoch (1140 Tage) und der maximale Pearson-Korrelationskoeffizient ist noch recht niedrig (0,84). Tatsächlich stellen diese beiden Variablen eine sehr leistungsfähige Methode dar, um zufällige Ergebnisse von Ergebnissen mit einer Kante zu unterscheiden, da die Erzielung von zufälligen Ergebnissen mit Werten, die über die 4-fache Standardabweichung von dem Mittelwert für diese Werte hinausgehen, äußerst unwahrscheinlich wäre, da die Systeme extrem sind Lineare und ihre verliert zu selten für sie das Produkt einer zufälligen gehen. Allerdings ist es noch aus diesen Ergebnissen klar, dass jemand, der zufällig handeln kann einen Gewinn sogar nach einem 10-jährigen Handelsintervall zu erreichen, was zeigt, warum man immer noch unglaublich gut durch Zufall getäuscht werden kann. Wenn Sie andere Position oder Geld-Management-Systeme verwenden, am Ende erhalten Sie etwas ähnliches, obwohl Sie steuern können, wie extrem die Variationen sind in der kurzen Zeit, wie Ihr Geld-Management funktioniert. Zum Beispiel, wenn you8217re mit einem Martingale Art Geld-Management können Sie Verlieren Szenarien viel mehr prominent, während Sie die Wahrscheinlichkeit der lange gewinnende Streifen zu erhöhen. Im Endeffekt handelt es sich hierbei lediglich um eine Möglichkeit, eine Wette mit den gleichen allgemeinen Chancen wie dem negativ vorgewählten Zufallswanderweg zu machen, in dem das Risiko und die Belohnung viel extremer sind, etwas ähnliches durch eine Erhöhung der Einsätze in dem regelmäßigen zufälligen Weg erreicht werden kann Ansatz. Von hier können Sie sehen, dass der Handel nach dem Zufallsprinzip nicht bedeutet, dass Sie Geld auf lange Sicht verlieren. Obwohl dies die größte Wahrscheinlichkeit (etwa 99) ist es wahr, dass Sie immer noch Gewinne durch den Handel nach dem Zufall, wenn Sie nur Glück haben, auch über einen Zeitraum von 10 Jahren. Aus diesem Grund ist es wichtig, darauf zu achten, nicht auf Handelssysteme, die nur durch Zufall getäuscht werden und sicherzustellen, dass Ihre Handelssysteme und oder manuelle Ergebnisse haben eine echte statistische Kante, die extrem unwahrscheinlich wäre, während nach einem zufälligen Handelsszenario. Übungen wie diese 8211 Gebäude Distributionen aus zufälligen Ergebnissen 8211 sind sehr nützlich, da sie Ihnen erlauben, zu sehen, wie leicht ein Händler kann durch Zufälligkeit in der kurzen Zeit getäuscht werden und wie verschiedene Parameter für den Test können eine dramatische Wirkung in Gesamtaussichten und kurzfristig haben können Ergebnisse. Wenn Sie mehr über den Handel lernen und wie Sie auch Systeme entwickeln können, die historische Ergebnisse über den Erwartungen zufälliger Erwartungen haben, ziehen Sie bitte zu Asirikuy. Eine Website mit Bildungs-Videos, Handelssysteme, Entwicklung und eine solide, ehrliche und transparente Ansatz für automatisierte Handel im Allgemeinen gefüllt. Ich hoffe, Sie genossen diesen Artikel. O)