Sistemas De Negociação Mecânica Gratuitos

Forex Trading Systems - 30 min gráfico de barras - sem indicadores utilizados, apenas ação de preço. - EURUSD, GBPUSD, USDCHF e USDJPY - horas de negociação: 7:00 am GMT às 08:00 pm GMT - entradas, paradas e saídas são encontradas com a ajuda dos valores Bar Close e HighLow. 1. Você pode trocá-lo em uma hora até gráficos diários, mas não tentar negociá-lo em uma carta menor do que 30 min, ele simplesmente não vai ganhar o suficiente. 2. Concentre-se em testar em frente ao invés de backtesting mdash lembre-se, ao olhar para os preços históricos, você não pode ver a seqüência em que o preço se move em cada barra, o que tornará tais testes irrelevante. 3. Pela mesma razão não tente backtest com um Expert Advisor. 4. Aderindo a uma negociação manual é preferido. Quando você usa e Expert, leva todo comércio signle que está lá fora, mas não é necessário o comércio que você escolheria se negociar manualmente. O dia, o tempo e outros fatores podem vir a jogar para influenciar sua decisão. 5. Ao usar um frame de tempo mais elevado, considere aumentar o requisito mínimo do pip para um comprimento de vela. Como ganhar com sistemas negociando mecânicos Muito tinta tem sido devotada a localizar as causas de falhas mecânicas dos sistemas negociando, 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 as maneiras pelas quais os comerciantes podem ter o melhor de ambos os 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 furar à disciplina de negociar o sistema e de 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 negociando 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 a 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. Só porque um sistema funcionou há 20 anos não significa que ele deve funcionar hoje. Tenha cuidado quando você sugere testar um sistema durante um longo período. Quão longo é longo Como também, como simples é simples Quatro regras com um total de quatro variáveis ​​Sete regras com um total de dez variáveis ​​Eu concordo geralmente que mais simples é melhor mas o que é simples Usar o desvio padrão dos retornos deve fornecer conclusões similares à execução Uma análise Monte Carlo que não é difícil com o software que está disponível. Com uma análise de MC, como você está ciente, pode-se ver os possíveis retornos e possíveis retiradas. O futuro não precisa se assemelhar ao passado, mas uma análise de MC é uma maneira de testar um sistema. Fácil dar diretrizes difíceis de desenvolver um sistema com um edge823082308230.e mais difícil de comércio .. se possível compartilhar algumas variáveis ​​2 fazer um sistema comercial. Por razões de simplicidade, torná-lo simples Regras de compra Regras de saída (Pára ou Saída de lucro) Regras curtas Saídas curtas (Pára ou Saída de lucro) Permaneça fora (se necessário, conforme o sistema) Conselhos u want8230 Obrigado pelo post, concordo com muitas coisas que você mencionou. E além disso, me dá um par de idéias para tentar. Oi todos Shaun, concordo. Focando em não perder é um sucesso muito importante de sucesso. Tarun, um EA que eu tenho construído que é muito bem sucedido usa uma estratégia de troca pivô pivô simples. Um indicador personalizado do meu próprio dá-me um viés pré-mercado (para cima ou para baixo) e meu gatilho para a entrada é o preço de mercado dentro de um intervalo de 2 pip do pivô diário principal. A estratégia de saída é simples demais, o preço irá parar ou fechar a metade da posição em Support1 ou Resistance1. Stoploss é então movido para quebrar mesmo. O preço pára então para fora ou alcança S2 ou R2 em que a metade da posição restante é fechada outra vez, o stoploss é movido para S1 ou R1. O preço será 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 vai fazer nada com esta informação de qualquer forma lol. O Dilema: estratégia simples, EA altamente complicada. Porque, porque cada estratégia tem limites e saber o que faz com que ele falhe é o primeiro passo para 8220focusing em não perder8221. Aka, colocar meausures no lugar para anaylize o mercado e fazer o seu EA desligar ou adaptar quando o mercado está agindo de forma ruim para a sua estratégia. Também, RR, proteção de equilíbrio e usando uma escala LOT torna o EA bastante complexo, mas vale a pena o esforço. Combinar uma estratégia simples com um sistema de gestão detalhada dentro de um complexo EA vale 50million mais de 15 anos. Não espere que este tipo de sistema para se reunir durante a noite, eu passei 2 anos de construção mina, mas foi uma viagem muito emocionante. Se você é apaixonado por negociação e EA8217s simplesmente não desista. Ficar focado e continuar aprendendo. De fato. Você poderia publicar a maioria das estratégias no jornal. Quase ninguém faria nada com ele. Eu amo a ênfase em não perder, ao invés de ganhar. You8217re falando minha linguagem gostaria de acrescentar 3 pontos a considerar ao avaliar o desempenho dos sistemas de negociação programada. Primeiro de tudo, quando voltar a testar um sistema no MetaTrader é importante lembrar que MT4 não fornece um verdadeiro fluxo de dados tick. Isso simplesmente simula os dados de carrapatos usando barras de dados armazenadas no Centro de História. Isso significa que o 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. Executar testes em períodos de vários anos pode forçar MT4 a simular os dados de carrapatos 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 têm uma curva característica. Há uma curva acentuadamente rentável nos primeiros anos e uma curva plana para perder no período de tempo recente. Se o sistema fosse executado com os verdadeiros dados de carrapatos, provavelmente teria um desempenho fraco ao longo do período de teste, porque os primeiros anos foram simulados em barras de 15M ou 30M e foram menos voláteis do que a ação de preço real do período. Em segundo lugar, a maioria das pessoas que projetam sistemas de negociação tendem a otimizar seu sistema para maximizar o lucro obtido durante o período de tempo que foi usado para testar o sistema. Como um exemplo let8217s dizer o designer do sistema testou seu sistema durante 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 produz um lucro de 50 e um fator de lucro de 2,5 durante este período de teste, então eu deveria ter pelo menos um desempenho aceitável em uso em tempo real. Acredite em mim, este é o beijo da morte na programação EA ea razão por que tantos consultores comerciais falham. O cliente compra no desempenho rentável durante o período de teste de volta e, em seguida, inevitavelmente perde quando ele tenta executar o EA com dinheiro real. Testes adequados de volta tentam encontrar o verdadeiro desempenho médio da EA com base em vários períodos de teste. Finalmente, há o problema que foi tocado no artigo de saber se os resultados que você está experimentando são estaticamente válidos. Naturalmente como o Sr. Flor estados se uma raia perdedora estiver fora de 2 desvios padrão então as possibilidades são algo mudaram. Gostaria de salientar que a distribuição de ganhar e perder trades é sempre aleatória e determinada pela percentagem global de vencedores ou perdedores em uma amostra de comércios assumindo que é grande o suficiente para ser estaticamente válido. Para dar um exemplo let8217s dizer seu sistema requer uma taxa de 50 vitórias para ser rentável. Bem, nós já sabemos de lançar uma moeda que tem a mesma taxa de 50 vitórias que os vencedores e perdedores tendem a aglomerar-se juntos em vitorias e vagas perdedoras. Além disso, sabemos a partir do estudo de estatísticas que a distribuição de vencedores e perdedores na EA com uma taxa de vitória de 50 será a mesma que a distribuição obtida atirando uma moeda. Ou seja, haverá em um grupo de 1000 comércios em média 8 derrotas consecutivas de 5 perdedores em uma linha e 8 vitorios de 5 vencedores consecutivos. Semelhança em um grupo de 1000 comércios você também deve ver em média de 4 perdendo e vencido raias de 6 em uma fileira, 2 perdendo e ganhando raias de 7 em uma fileira e 1 ganhando e perdendo raia de 8 e 1 ganhando e perdendo raia de 9 em uma fileira. É importante que o usuário tenha uma idéia realista do tamanho e do número de estrias perdedoras que encontrará com o EA. Caso contrário, ele vai certamente desistir e bastante a primeira vez que ele encontra uma série de perder esperado de comércios. That8217s uma das muitas razões que eu don8217t testar nada no MetaTrader. Eu só usá-lo para negociação ao vivo. Os dados fracos e incapacidade de testar carteiras torna 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