Mechanical trading system forex

Sistemas de Forex Trading Manual Stealth Forex Trading System O Stealth Forex Trading System foi projetado com o objetivo de fazer mais comércios vencedores, fornecendo-lhe cor simples codificado comprar e vender indicadores que dizer-lhe quando o comércio com regras de entryexit predefinidos. O Stealth Forex trading system fornece 4 diferentes estilos de negociação, permitindo-lhe máxima flexibilidade sobre como e quando você comércio. Vem com uma garantia de devolução do dinheiro. Consulte Mais informação. Como funcionam os sistemas de negociação manual Os sistemas de negociação manual neste contexto são sistemas baseados em indicadores que geram sinais de compra e venda no computador de casa de acordo com as regras pré-definidas da estratégia. Os comerciantes devem colocar manualmente os comércios em sua conta com base nos sinais gerados pelo sistema de comércio manual baseado em indicadores. 8 Mecânica Forex Trading Systems Avaliado em 2017 Publicado 2 anos atrás 12:24 23 de dezembro de 2017 4 Comentários Saudações, terráqueos Como prometido, eu Compilou os resultados dos testes I8217ve conduzidos em oito sistemas de forex mecânicos até agora este ano. Mas antes de chegarmos aos números, vamos ter uma recapitulação desses sistemas de negociação: Este sistema mecânico simples faz parte do Hall of Fame de vencedores passados ​​em uma das competições realizadas há alguns anos atrás. Utiliza dois indicadores técnicos básicos: EMA (100) e RSI (9). Um alvo de 100-pip e um stop de 50-pip são usados ​​na aplicação do sistema em EURUSD8217s de 1 hora. Esta é outra parte do Hall of Fame dos Vencedores Passados. As regras do sistema mecânico baseiam-se no MACD e nos indicadores estocásticos aplicados no gráfico de 4 horas do EUR / USD. Este pode ser um pouco complicado para iniciantes, uma vez que requer um forte conhecimento de divergências Este sistema mecânico forex foca os 5 e 10 crossovers EMA, com o RSI para confirmação. Ele pode ser aplicado em EURUSD8217s 1 hora de tempo forex usando um alvo 50-100 pip e uma parada de 100 pip inicial, que iria mudar para um 20-pip parar à direita. Alguns ajustes foram feitos no sistema original para render outra versão, que faz uso do indicador SAR parabólico para metas de lucro. Estas regras foram aplicadas em EURUSD8217s período de 4 horas para ver se o sistema também pode trabalhar em longo prazo comércios. Outro lote de ajustes foram aplicados no sistema Amazing Crossover original, produzindo uma terceira versão que tem uma parada de arrasto mais ampla de 50 pip para acomodar pullbacks de preço maior. Este sistema de negociação mecânico incorpora três médias móveis simples (50, 100, 200) que devem se alinhar em ordem descendente ou ascendente para gerar um sinal de venda ou compra. O stop loss foi baseado em EURUSD8217 semanal ATR de 150 pips. As revisões ao sistema original renderam uma segunda versão, que faz uso de SMAs de prazo mais curto para gerar mais crossovers ea adição do ADX para filtrar sinais que ocorrem em situações de mercado variadas. A parada de arrasto também foi ajustada para 200 pips para dar ao par mais margem de manobra em fazer as correções. Na terceira versão do Triple SMA Crossover System, um objetivo de lucro foi adicionado para ajudar o sistema a bloquear os lucros à medida que a tendência progride em vez de dar todos os pips de volta quando a parada de arrasto de 200 pip é atingida. E agora aqui estão os números8230 Pelo que parece, as incríveis variações do Sistema de Crossover superaram o resto do pacote com mais de 20 em ganhos para os backtests anuais e os maiores lucros de teste mensais. Naturalmente, tenha em mente que fortes tendências ocorreram nos últimos meses, em benefício dos sistemas de forex que seguem tendências. Você está planejando fazer uso desses sistemas mecânicos forex em sua estratégia de negociaçãoComparing Backtesting e execução do sistema de negociação ao vivo: Depois de um milhão de trades Os comerciantes sistemáticos quase sempre usam backtesting para avaliar o desempenho passado de um algoritmo de negociação. Esta é uma ferramenta incrivelmente valiosa, uma vez que nos permite obter uma idéia de como um algoritmo de negociação teria realizado no passado, sem ter que realmente negociar um sistema por longos períodos de tempo. No entanto, toda a utilidade do backtesting depende de quão bem as simulações modelam o desempenho passado e, portanto, está aberta a muitas armadilhas que surgem de várias preocupações práticas. Devido ao acima it8217s muito importante para executar livebacktesting comparações onde um período negociado vivo é comparado a um backtest do mesmo período exato para ver se os resultados 8211, independentemente de se eles são positivos ou negativos 8211 correspondem. No post today8217s eu quero discutir uma análise de consistência livebacktesting que eu fiz usando dados de mais de 1 milhão de trades vivos tirados de mais de dois mil sistemas criados por Asirikuy. Existem várias maneiras pelas quais um backtest pode fazer o passado parecer melhor do que o que realmente teria sido. Na negociação real há geralmente liquidez, cronometragem e propagação preocupações que são geralmente muito difícil de ter em conta no backtesting. Em Forex dados históricos de liquidez histórica é muito difícil de obter, enquanto derrapagem é quase impossível de conta devido ao fato de que as velocidades de conexão histórico e tempos de resposta são desconhecidos. Tick ​​dados podem aliviar a propagação preocupação 8211 como tick dados incluem bidask dados 8211, mas este é específico do corretor e raramente pode ser obtido para qualquer corretor em particular para mais de alguns anos. Se as simulações são realizadas sem considerar nenhum dos acima 8211 sem dados de liquidez, assumindo execuções perfeitas e com spreads constantes 8211 então it8217s crítica para ver se essas suposições realmente levar a coincidências aceitáveis ​​entre backtesting e live trading. Se qualquer uma dessas suposições leva a problemas significativos, então as simulações precisam ser mais pessimistas para alinhar com esses custos aumentados. Graças ao fato de que temos centenas de usuários que trocam milhares de estratégias de negociação em suas próprias contas que foram capazes de reunir um banco de dados com milhões de negócios, juntamente com a sua entrada real e os preços de saída que podemos comparar com os nossos backtests para ver como Bem nossas simulações representam o passado recente. Em primeiro lugar, podemos ver se a nossa lógica de backtesting e live trading é realmente idêntica e em segundo lugar, podemos ver se as questões acima relacionadas com a derrapagem e spread custos afetam a nossa negociação de uma forma significativamente negativa. Analisamos um total de 76.813 sinais que foram executados em muitas contas comerciais diferentes. Para cada sinal calculamos os preços médios de entrada e saída 8211 usando dados de todas as operações que foram tomadas devido a esse sinal 8211 e isso nos permite estimar o quanto a entrada e saída desviaram de forma favorável ou desfavorável. Em média, nosso desvio total (desvio aberto mais desvio próximo, determinando a favorabilidade considerando a direção comercial para cada caso) foi de -1,37 pips, significando que, em média, cada operação executada 1,37 pips menos favorável do que o previsto por nossas simulações, isso pode ser imaginado como pagar um Adição de 1,37 pips por comércio nos custos de spread. A primeira imagem neste post mostra os resultados por par. Aqui nós podemos realmente ver que para 4 de 6 pares nós temos realmente desvios favoráveis ​​(EURJPY 0.3, EURUSD 0.81, GBPUSD 2.05, USDJPY 1.17), significando que os spreads que nós usamos em nossas simulações são provavelmente boas estimativas para estes símbolos e os atrasos Em execução que temos são favoráveis ​​ou baixo o suficiente para não importar de forma significativa. No entanto, existem dois casos com resultados negativos, o primeiro é o USDCHF (-1,53) eo segundo é o GBPJPY (-8,78). No primeiro caso, o desvio não é muito alto, mas no segundo temos um resultado tremendamente negativo, representando provavelmente a maior parte da razão pela qual nossa principal média por negociação é negativa. A razão para o acima é tanto devido ao fato de que o GBPJPY é muito mais volátil que os outros pares e porque usamos um spread de 5 pips para este símbolo que é 8211 como mostrado pela evidência acima 8211 muito provavelmente muito baixo. Embora 5 pips está acima da média Oanda mercado spread para este símbolo não dá espaço suficiente para perdas adicionais devido ao deslizamento e alargamento. A segunda imagem mostra os desvios quando divididos por comércios abertos em horas diferentes. É evidente que todas as horas não são as mesmas e mesmo para o muito negativo GBPJPY parece haver algumas horas quando os desvios tendem a ser positivos. Você também pode ver alguns casos onde os desvios são extremamente positivos 8211, por exemplo, o GBPUSD comércios abertos na hora 8 8211 isso está relacionado principalmente com o fato de que os comércios abertos a esta hora têm enfrentado notícias positivas como um todo por acaso e potencialmente também enfrentou alguns importantes Mercado movendo eventos como o Brexit ou o flash cartão de GBP positivamente. No entanto, é improvável que tais desvios persistam durante um período significativamente longo de tempo, pois eles são provavelmente a conseqüência desses raros eventos que passaram a favorecer algumas estratégias mais do que outros por mera sorte. Eu esperaria que esses desvios se tornassem mais e mais baixos em função do tempo, dando-nos uma curva muito mais suave depois de alguns anos de negociação. Por esta mesma razão, precisamos levar mais tempo e reunir mais dados antes de considerar quaisquer ações que possam envolver o uso direto dessas informações (como sistemas de mineração que operam em horários em que se espera que os desvios sejam favoráveis). O anterior já mostra que os custos de nossa simulação spread provavelmente precisam ser aumentados significativamente para o GBPJPY e talvez apenas moderadamente para o USDCHF. Mostra também que a nossa execução tem sido boa em todos os símbolos 8211 e que os símbolos de liquidez mais elevados mostram desvios mais baixos do que os símbolos de liquidez mais baixos (não é surpreendente, uma vez que estes aumentos de custos estão principalmente relacionados com atrasos de execução e propagação Alargamento). Nós já codificamos alguns scripts para realizar a análise acima todas as semanas para que possamos manter atualizações sobre como nossos sistemas executam e se nossas simulações se alinham ou não com essas execuções. Se você gostaria de aprender mais sobre nossa comunidade e como você também pode criar suas próprias estratégias de negociação algorítmicas, por favor considere se juntar a Asirikuy. Um site cheio de vídeos educacionais, sistemas de negociação, desenvolvimento e uma abordagem sólida, honesta e transparente para trading. strategies. MetaTrader automatizado Expert Advisor Como ganhar com sistemas de negociação mecânica Muito tinta tem sido dedicada a identificar as causas de falhas de sistemas mecânicos de negociação, Especialmente após o fato. Embora possa parecer oxymoronic (ou, para alguns comerciantes, simplesmente moronic), a principal razão por que estes sistemas de negociação não é porque eles dependem muito da natureza hands-free, fogo e esquecer de negociação mecânica. Os próprios algoritmos não têm a supervisão e intervenção humanas objetivas necessárias para ajudar os sistemas a evoluir em sintonia com as mudanças das condições de mercado. Falha de sistemas de negociação mecânica ou falha de comerciante Em vez de lamentar uma falha no sistema de negociação, é mais construtivo considerar como os comerciantes podem ter o melhor dos dois mundos: ou seja, os comerciantes podem desfrutar dos benefícios dos sistemas de negociação mecânicos gerenciados por algoritmos , Tais como execuções automáticas de rápido-fogo e decisões de comércio sem emoção, enquanto ainda alavancando sua capacidade humana inata para o pensamento objetivo sobre fracasso e sucesso. O elemento mais importante de qualquer comerciante é a capacidade humana de 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 quantidade de dados de mercado para testar Os comerciantes bem sucedidos usam um sistema de regras repetitivas para colher ganhos de ineficiências de curto prazo no mercado. Para os pequenos comerciantes independentes no mundo das negociações de valores mobiliários e derivativos, onde os spreads são finos e a concorrência feroz, as melhores oportunidades de ganhos advêm da detecção de ineficiências de mercado com base em dados simples e fáceis de quantificar. possível. Quando um comerciante desenvolve e opera sistemas de negociação mecânica com base em dados históricos, ele ou ela está esperando para ganhos futuros com base na idéia de que as ineficiências do mercado atual continuará. Se um comerciante escolhe o conjunto de dados errado ou usa os parâmetros errados para qualificar os dados, oportunidades preciosas podem ser perdidas. Ao mesmo tempo, uma vez que a ineficiência detectada em dados históricos não existe mais, então o sistema de negociação falha. 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, a fim de testar uma amostra suficientemente grande para confirmar se uma regra de negociação funciona de forma consistente em uma ampla gama de condições de mercado, um comerciante deve usar o maior período prático de dados de teste. Portanto, parece apropriado construir sistemas de negociação mecânica com base tanto no conjunto de dados históricos mais longos possíveis 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 a qualquer sistema testado em um longo intervalo de tempo de dados históricos e regras simples. Testes extensivos e regras básicas devem refletir a maior variedade de 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 sobre dados históricos acabará por encontrar condições ahistóricas. Insight humano e intervenção evita estratégias automatizadas de correr fora dos trilhos. As pessoas no Knight Capital sabem algo sobre snafus negociação ao vivo. A simplicidade ganha pela sua adaptabilidade Os sistemas de comércio mecânico bem-sucedidos são como organismos vivos e respiratórios. Os estratos geológicos dos mundos estão cheios de fósseis de organismos que, embora adequados para o sucesso a curto prazo durante os seus próprios períodos históricos, eram demasiado especializados para a sobrevivência e adaptação a longo prazo. Os sistemas de negociação mecânicos algorítmicos simples com orientação humana são melhores porque podem sofrer rápida e fácil evolução e adaptação às condições em mudança no ambiente (leia o mercado). Regras comerciais simples reduzem o potencial impacto do viés de mineração de dados. O viés da mineração de dados é problemático porque pode exagerar o quão bem uma regra histórica se aplicará em condições futuras, especialmente quando os sistemas de negociação mecânica estão focados em prazos curtos. Sistemas de negociação mecânicos simples e robustos não devem ser afetados pelos prazos usados ​​para fins de teste. O número de pontos de teste encontrados dentro de um dado intervalo de dados históricos ainda deve ser grande o suficiente para provar ou refutar a validade das regras comerciais que estão sendo testadas. Dito de forma diferente, sistemas de negociação mecânicos simples e robustos superam o viés de mineração de dados. Se um comerciante usa um sistema com parâmetros de projeto simples, como o sistema QuantBar. E os testa usando o período de tempo histórico apropriado mais longo, então as únicas outras tarefas importantes serão aderir à disciplina de negociar o sistema e monitorar seus resultados para a frente. A observação possibilita a evolução. Por outro lado, os comerciantes que usam sistemas de negociação mecânica construídos a partir de um conjunto complexo de múltiplos parâmetros correm o risco de pré-evoluir seus sistemas em extinção precoce. Construir um sistema robusto que alavanca o melhor da negociação mecânica, sem cair presa de seus pontos fracos É importante não confundir a robustez dos sistemas de negociação mecânica com sua adaptabilidade. Sistemas desenvolvidos com base em uma infinidade de parâmetros levaram a ganhar negócios durante períodos históricos e mesmo durante os períodos observados atual são muitas vezes descritos como robusto. Isso não é uma garantia de que tais sistemas possam ser ajustados com sucesso depois de terem sido comercializados após seu período de lua de mel.8221 Esse é um período de negociação inicial durante o qual as condições coincidem com um determinado período histórico em que o sistema se baseou. Sistemas de negociação mecânicos simples são facilmente adaptados a novas condições, mesmo quando as causas de mudança de mercado permanecem obscuras e sistemas complexos ficam aquém. Quando as condições de mercado mudam, como fazem continuamente, os sistemas de negociação que são mais prováveis ​​continuar a ganhar são aqueles que são simples e mais facilmente adaptável a novas condições um sistema verdadeiramente robusto é aquele que tem longevidade acima de tudo. Os sistemas de negociação mecânicos algorítmicos simples com orientação humana são melhores porque podem sofrer rápida e fácil evolução e adaptação às condições em mudança no ambiente (leia o mercado). Infelizmente, após experimentar um período inicial de ganhos ao usar sistemas de negociação mecânicos excessivamente complexos, muitos comerciantes caem na armadilha de tentar ajustar esses sistemas de volta ao sucesso. Os mercados desconhecidos, ainda que mudando, as condições podem já ter condenado essa espécie inteira de sistemas de troca mecânicos à extinção. Mais uma vez, simplicidade e adaptabilidade a condições de mudança oferecem a melhor esperança para a sobrevivência de qualquer sistema de comércio. Use uma medida objetiva para distinguir entre sucesso e fracasso A queda mais comum dos comerciantes é um apego psicológico ao seu sistema comercial. Quando as falhas do sistema de negociação ocorrem, geralmente é porque os comerciantes adotaram um ponto de vista subjetivo em vez de objetivo, especialmente no que diz respeito ao stop-loss durante determinados ofícios. A natureza humana muitas vezes leva um comerciante a desenvolver um apego emocional a um determinado sistema, especialmente quando o comerciante tem investido 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 para sair do sistema, a fim de 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 tempo do que uma análise subjetiva teria permitido. Ou, depois de um período de gordura ganha, um comerciante pode se casar com um sistema anteriormente vencedor, mesmo quando sua beleza desaparece sob a pressão de perdas. Pior ainda, um profissional pode cair na armadilha de escolher seletivamente os períodos de teste ou parâmetros estatísticos para um sistema já em perigo, a fim de manter a esperança falsa para o valor contínuo de sistemas. Um critério 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 para detectar rapidamente falha ou falha potencial em sistemas de negociação mecânica, e um sistema simples pode ser rapidamente e facilmente adaptado para criar um sistema recém-vencedor mais uma vez. A falha dos sistemas mecânicos de negociação é freqüentemente quantificada com base na comparação das perdas correntes quando comparadas com as perdas ou abatimentos históricos. Tal análise pode levar a uma conclusão subjetiva e incorreta. O levantamento máximo é freqüentemente usado como a métrica limite por meio da qual um operador abandonará um sistema. Sem considerar o modo pelo qual o sistema atingiu esse nível de levantamento, ou o período de tempo necessário para atingir esse nível, um comerciante não deve concluir que o sistema é um perdedor com base na retirada sozinho. De fato, 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 durante a negociação. Compare essa medida com a distribuição histórica dos retornos calculada a partir do back-testing, ao mesmo tempo em que se atribui um valor limiar fixo de acordo com a certeza de que a actual distribuição perdedora de sistemas de negociação mecânicos está realmente além das perdas normais esperadas e deve portanto ser Descartado como falhou. Assim, por exemplo, suponha que um comerciante ignora o nível atual drawdown que sinalizou um problema e desencadeou sua investigação. Em vez disso, compare a atual série de perdas com as perdas históricas que teriam ocorrido durante a negociação desse sistema durante períodos históricos de teste. Dependendo de como conservador é um comerciante, ele ou ela pode descobrir que a perda atual ou recente está além, digamos, o nível de certeza 95 implícito por dois desvios padrão do nível de perda histórica normal. Isso certamente seria um forte sinal estatístico de que o sistema está funcionando mal e, portanto, falhou. Em contraste, um operador diferente com maior apetite para o risco pode decidir objetivamente que três desvios padrão da norma (isto é, 99,7) é o nível de certeza apropriado para julgar um sistema de negociação como falhado. O fator mais importante para qualquer sucesso de sistemas de negociação, seja manual ou mecânico, é sempre a capacidade de tomada de decisão humana. O valor de bons sistemas de negociação mecânica é que, como todas as boas máquinas, eles minimizam as fraquezas humanas e capacitam realizações muito além das atingíveis através de métodos manuais. No entanto, quando devidamente construído, eles ainda permitem um controle firme de acordo com o juízo dos comerciantes e permitir que ele ou ela orientar clara de obstáculos e falhas potenciais. 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 Baseado em algoritmos sozinho. Os comerciantes podem desfrutar o melhor dos dois mundos. O poder dos algoritmos e negociação mecânica minimiza os efeitos da emoção humana e atraso na colocação da ordem e execução, especialmente no que diz respeito à manutenção de stop-loss disciplina. Ele ainda usa a avaliação objetiva do desvio padrão, a fim de manter o controle humano sobre o sistema de comércio. Estar preparado para a mudança e estar preparado para mudar o sistema de comércio Junto com a objetividade para detectar quando os sistemas de negociação mecânica mudar de vencedores em perdedores, um comerciante também deve ter a disciplina e previsão para evoluir e mudar os sistemas para que 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 de substituir do que modificá-lo, enquanto alguns dos sistemas mais simples e mais intuitiva, como o sistema QuantBar. São relativamente fáceis de modificar no momento para se adaptarem às condições de mercado futuras. Em resumo, pode-se dizer que os sistemas de negociação mecânicos devidamente construídos devem ser simples e adaptáveis ​​e testados de acordo com o tipo e quantidade de dados adequados para que sejam robustos o suficiente para produzir ganhos sob uma ampla variedade de condições de mercado. E, um sistema vencedor deve ser julgado pela métrica apropriada de sucesso. Em vez de simplesmente confiar em regras de negociação algorítmicas ou níveis máximos de retirada, qualquer decisão sobre se um sistema falhou deve ser feita de acordo com o juízo humano dos comerciantes, e com base numa avaliação do número de desvios padrão do desempenho atual dos sistemas quando medido contra Suas perdas de teste histórico. Se os sistemas de negociação mecânica estão falhando para executar, o comerciante deve fazer as mudanças necessárias em vez de se apegar a um sistema perdedor. Hi Trader mates 8211 Eu simplesmente seguir Sam Seiden8217s Supl-Demand abordagem juntamente com Candlestick análise 8211 funciona como pura magia. Eu sigo a regra de ouro de 8220minimizing perdas e deixando lucros para run8221. Foi negociando como este por 6 anos com INCREMENTAL CRESCIMENTO consistente mês após mês (às vezes pequeno, às vezes grande, mas sempre tique-taque para cima). Para mim, estas são as chaves 8222 simples para ter sucesso a médio e longo prazo. Lento e constante ganha a corrida. Where8217s esse indicador para a hora onde desencadeia uma entrada um pau antes Can8217t encontrá-lo em qualquer lugar, ele ainda funciona Tem como um gráfico de fundo e let8217s você sabe para entrar na próxima vela para um tempo candle8217s para que a quantidade de lucro, Eu me lembrei de um tempo atrás vendo muito sobre isso de você, mas haven8217t visto desde então e eu acho que estava indo para experimentá-lo Saudações