Análise estatística do sistema de negociação

Análise estatística do sistema de negociação
Se você ainda procura uma vantagem nos mercados, os sistemas de negociação mecânica são a melhor maneira de obtê-lo. Saber mais.
O Market System Analyzer (MSA) é um aplicativo de software comercial que calcula estatísticas de desempenho detalhadas para estratégias de negociação. As estatísticas de desempenho no MSA são projetadas para detalhar todas as nuances do desempenho da sua estratégia. O MSA pode ser usado para avaliar os sistemas e métodos de negociação, otimizar os tamanhos de comércio, realizar cálculos de dimensionamento de posição em uma base de comércio por comércio e realizar simulação de Monte Carlo e outros tipos de análises.
Os resumos de desempenho disponíveis na maioria dos pacotes de software de negociação, como o TradeStation, ™ geralmente são baseados no pressuposto de que um número fixo de ações / contratos está sendo negociado; por exemplo, um contrato por comércio. As estatísticas de desempenho, como o comércio médio, a maior perda e a redução são cotadas em dólares. No entanto, quando o dimensionamento de posição é incorporado a uma simulação de negociação, o número de contratos ou ações tende a aumentar ao longo do tempo à medida que os lucros de negociação se acumulam.
À medida que o número de ações / contratos aumenta, o mesmo ocorre com a redução. Uma redução de 10% é de US $ 3.000 em uma conta de US $ 30.000, mas se a conta crescer para US $ 200.000, uma redução de 10% é de US $ 20.000. Dado o valor em dólares da redução sem a porcentagem correspondente, esse saque de US $ 20.000 é uma redução de 67% no patrimônio inicial de US $ 30.000 ou uma redução de 10% na mesma conta depois que cresceu para US $ 200.000? O ponto é que a estatística mais importante é a redução percentual, e não o valor absoluto do dólar.
O mesmo se aplica ao tamanho médio do comércio e a uma série de outras estatísticas. A solução é rastrear resultados de negociação em relação ao patrimônio da conta. Dessa forma, independentemente de o dimensionamento da posição se basear em um contrato ou no método da relação fixa, as estatísticas de desempenho serão significativas e o tamanho da conta e o dimensionamento da posição serão adequadamente representados. O MSA foi projetado para refletir adequadamente o dimensionamento da posição e o patrimônio da negociação para fornecer uma simulação de negociação mais precisa do que os programas com base em um número fixo de ações ou contratos.
O Market System Analyzer fornece uma lista detalhada de estatísticas de desempenho com base no patrimônio da conta e expressa em termos percentuais. As estatísticas são computadas para a seqüência atual das negociações, conforme mostrado na janela do gráfico principal. Se alguma alteração for feita para a seqüência atual, como alterar o método de dimensionamento da posição ou adicionar uma regra de dependência, as estatísticas de desempenho são atualizadas automaticamente. As estatísticas de desempenho podem ser visualizadas a qualquer momento, selecionando resultados de desempenho no menu Exibir. Um exemplo é mostrado abaixo.
A janela Resultados do desempenho no Market System Analyzer exibe os resultados de desempenho para a seqüência atual de negócios.
Os resultados de desempenho incluem as seguintes estatísticas:
Lucro líquido total.
Rácio de retorno pessimista.
Maior equidade comercial fechada.
Equidade de comércio fechado mais baixa.
Adições ao Patrimônio Líquido.
Retiradas do patrimônio
Patrimônio da conta final.
Return on Starting Equity.
Número de operações.
Número de Negociações Vencedoras.
Número de Operações Perdedoras.
Número Máximo de Ações / Contratos.
Número Mínimo de Ações / Contratos.
Número médio de ações / contratos.
O maior comércio vencedor.
O maior comércio vencedor (%)
Comércio médio vencedor.
Comércio médio vencedor (%)
Média R-Multiples, Wins.
Comprimento médio das vitórias.
Número Máximo de Vitórias Consecutivas.
Maior Perda de Comércio.
Maior perda de comércio (%)
Comércio Perdedor Médio.
Comércio Perdedor Médio (%)
Média R-Multiples, Perdas.
Comprimento médio das perdas.
Número Máximo de Perdas Consecutivas.
Comércio Médio (Expectativa)
Desvio Padrão de Comércio.
Desvio padrão de comércio (%)
Ratio de Sharpe modificado.
Média R-Múltipla (Expectativa)
Desvio Padrão R-Mulitple.
Margem máxima (%) / Valor de margem.
Data da margem máxima.
Lucro / perda anual médio.
Ave Anual de Retorno Composto.
Lucro / perda mensal médio.
Retorno combinado mensal da Ave.
Lucro / perda semanal médio.
Retorno combinado semanal da Ave.
Lucro / perda média diária.
Ave Daily Composleded Return.
Número de Drawdowns comerciais fechados.
Comprimento médio de Drawdowns.
Negociações médias em Drawdowns.
Número comercial na Trough.
Comprimento do Drawdown.
Negociações no rebaixamento.
Número comercial na Trough.
Comprimento do Drawdown.
Negociações no rebaixamento.
Início do Drawdown.
Fim do Drawdown.
Porcentagem de capital da redução mais longa.
Se desejar, as estatísticas de desempenho podem ser exportadas para um arquivo de texto através do menu Arquivo. Selecionar Ajuda trará uma janela de ajuda com uma descrição de cada estatística.
Algumas dessas estatísticas também são computadas durante a análise de Monte Carlo. Veja a análise de Monte Carlo.
Para ver como otimizar os parâmetros do sistema e os parâmetros de dimensionamento da posição usando o Market System Analyzer e o TradeStation, clique no botão Próximo na parte inferior da página ou vá até a loja online abaixo para comprar sua própria cópia do MSA.
Baixe uma versão de teste totalmente funcional do Market System Analyzer. Avalie o MSA por até 30 dias. Clique aqui para baixar agora sem compromisso.
Para um artigo geral sobre estatísticas de desempenho para negociação, clique aqui. Para obter uma lista completa de artigos comerciais disponíveis, selecione o link Biblioteca de artigos à esquerda.
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Análise do Sistema de Negociação.
A análise adequada do sistema de negociação ajuda a encontrar sistemas de negociação que funcionam. Comerciantes bem-sucedidos precisam de várias taxas de desempenho e formas descritivas de visualizar os resultados. MultiCharts & rsquo; O relatório de desempenho estratégico é uma ferramenta poderosa usada pelos CTAs e comerciantes regulares para avaliar estratégias.
Mais de 200 maneiras de medir seu desempenho.
Ao seu alcance, você possui mais de 200 medidas de desempenho disponíveis. Alguns dos mais úteis estão localizados no resumo de desempenho de estratégia, índices de desempenho, análise de tempo, lista de negociações, análise de comércio total, outliers, run-up e drawdown, análise de séries de negociação e análise periódica.
Relatório de desempenho da estratégia.
Relatório de desempenho da estratégia.
Relatório de desempenho da estratégia.
Analisando resultados de backtesting.
Os Índices de Desempenho e Resumo de Desempenho da Estratégia permitem a análise rápida de suas métricas de estratégia de negociação. Você pode acessar o lucro ou prejuízo geral obtido pela estratégia de negociação, valores de taxas diferentes, dados detalhados de curva de patrimônio e informações muito mais importantes ao seu alcance.
Acompanhamento pelo tempo e pelo comércio.
As informações na tabela Análise de tempo avaliam os resultados estritamente do ponto de vista do tempo. Você define o prazo para exibir os resultados usando a guia Exibir da caixa de diálogo Configurações. O List of Trades exibe o relatório completo de troca por comércio.
Análise total e outlier.
Análise de Comércio Total exibe o desempenho geral da estratégia de negociação. Os outliers ou os negócios periféricos são aqueles que excedem o comércio médio por um valor significativo (mais ou menos três (3) desvios-padrão).
Atraso / redução e análise da série comercial.
Run-up / drawdown e análise da série de negócios Run-up é medido como o máximo aberto para o mais alto não realizado do comércio para uma posição longa; rebaixamento é do aberto para a menor baixa não realizada do comércio para uma posição curta. O Trade Series Analysis exibe medidas estatísticas com base nos negócios vencedores e perdedores.
Relatório de desempenho da estratégia.
Relatório de desempenho da estratégia.
Análise estatística.
Todo comerciante profissional que quer explorar plenamente o potencial da negociação algorítmica tem que entender estatísticas e conhecer os métodos estatísticos mais amplamente utilizados que podem ser úteis para avaliar a potencial robustez das estratégias de negociação. Trade Series Statistics exibe informações sobre as consecutivas séries de negociações ganhadoras (perdedoras).
A estratégia de compra e manutenção.
Esta é uma estratégia de investimento passivo de longo prazo na qual um investidor compra e detém ações por um longo período de tempo, independentemente da flutuação neste mercado. Se você está tentando comparar o lucro líquido total da estratégia e o Retorno Compra / Retenção, lembre-se de ter em mente que a estratégia comprar e manter pode levar a grandes perdas, além de riscos, porque seus investimentos ainda estão expostos a movimentos do mercado. durante todo o período.
Relatório de desempenho da estratégia.
Gráficos interativos que mostram a imagem completa.
O MultiCharts inclui 28 gráficos interativos para exibir valores relativos e absolutos. Drawdown, por exemplo, é mostrado em valores relativos, o que permite que você veja a imagem realista.
Relatório de desempenho da estratégia.
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Remessa relativa.
Este gráfico equilibra o patrimônio líquido com o número de negociação para todos os negócios fechados e também inclui dólares de redução e porcentagens de redução.
Insight usando gráficos de curva de capital.
Este gráfico permite uma melhor percepção do desempenho das negociações do que um gráfico usual de curva de capital. Ele exibe o lucro líquido em uma base bar-a-bar, revelando descontos de capital e avanços.
Curva de capital com detalhes de rebaixamento.
Este gráfico detalhado da Curva de Ações combinado com Drawdown ($) e Drawdown (%).
Equity run-up e rebaixamento.
Esses gráficos ilustram a redução do patrimônio líquido versus o aumento da equidade em dólares e porcentagens.
Análise geral do desempenho comercial.
Este gráfico exibe um patrimônio líquido (em $) versus o número de negociação para todos os negócios fechados. Este gráfico de patrimônio para todos os fins é melhor usado para análise geral do desempenho comercial.
Total de negócios e negociações vencedoras.
Esses gráficos exibem o lucro (em $) vs. número comercial para todas as negociações ou para todos os negócios vencedores. A linha horizontal representa o comércio médio.
Determinando paradas de proteção.
O gráfico Máximo de Excursão Adversa é melhor usado para determinar paradas de proteção de gerenciamento de dinheiro para uma estratégia de negociação. Ele grafica o lucro / perda versus drawdown realizado por cada comércio em um formato de gráfico de dispersão.
Determinando paragens à direita.
O gráfico Máximo de Excursão Favorável é melhor usado para determinar as paradas finais para uma estratégia de negociação. Mostra o Lucro / Perda vs. Desembolso realizado em um formato de gráfico de dispersão. As setas verdes representam as negociações vencedoras, e as setas vermelhas representam negociações perdedoras.
Avaliações de longo prazo
O gráfico Máximo de excursões favoráveis ​​usa porcentagens em vez de valores em dólar. Este gráfico é melhor usado para avaliações de longo prazo.
Gráficos de um clique.
Em MultiCharts, pesquisar uma transação específica leva apenas um clique. Você tem 16 parâmetros qualificáveis ​​para filtrar todos os negócios e assim que você identificar o comércio que lhe interessa, tudo o que é necessário é um clique para exibi-lo em um gráfico. Isso permite que você veja o comércio no relatório e a representação gráfica do gráfico quando o comércio foi criado, permitindo que você identifique rapidamente as falhas na entrada e saída de métodos e para melhorar a lógica de negociação.
Relatório de desempenho da estratégia.
OwnData e todos os produtos MCFX foram descontinuados. Encontre aqui a substituição MCFX. Bitcoin to Dollar Charts on TradingView.

Análise estatística para comerciantes.
A análise fundamental geralmente cria alguns problemas únicos para os comerciantes. Primeiro, relacionamentos fundamentais são difíceis de quantificar. Segundo, nem todos os dados são criados iguais. Em terceiro lugar, é fácil fazer erros que tornam inválidas suas conclusões fundamentais.
A solução para todos esses problemas, para aqueles de nós sem estudos avançados em processamento de sinal não-linear e similares, é manter as coisas simples. Uma das maneiras mais rápidas de entrar em problemas para fazer previsões é empregar ferramentas que você não entende. Felizmente, existem métodos de análise simples e diretos que podem ser usados ​​em dados fundamentais amplamente disponíveis que você pode usar para prever os preços das commodities.
A análise de regressão é uma dessas ferramentas. A análise de regressão estima objetivamente as relações fundamentais passadas para determinar um relacionamento padrão que pode ser usado daqui para frente. Este método tem sido usado há décadas por pesquisadores em todos os campos, incluindo a análise de mercado. Não é nada novo, mas muitas vezes é ignorado porque falta o alargamento ou as promessas de técnicas mais rápidas.
O aspecto mais importante da análise de regressão não é a aplicação do método em si, mas a configuração. & ldquo; Um modelo de relacionamento & rdquo; (direito) abrange algumas das matemáticas por trás da análise de regressão, mas é mais importante para entender a teoria, os pressupostos e a seleção de variáveis ​​adequada do que os intrincados passos algébricos da determinação da significância variável individual.
OFERTA E PROCURA.
O preço de um produto é uma função da oferta e da demanda. A oferta e a demanda, por sua vez, são funções de determinantes, como métodos de produção, clima, renda disponível, gostos, etc.
Essa relação pode ser escrita matematicamente como:
A análise de regressão atribui pesos numéricos específicos aos determinantes da oferta e da demanda que conectamos na nossa equação atual. Esses determinantes específicos são chamados de variáveis ​​independentes.
Aqui, um exemplo:
P (t) = a + b1 * S (t) + b2 * D (t) + e (t), onde.
a é uma constante.
b1 = peso do suprimento.
b2 = peso da demanda.
e (t) = um termo de erro para o ponto t.
Ao inserir os valores de oferta e demanda para o ponto t e resolver a equação, obtemos uma estimativa de preço. Nesta equação, o preço é a variável dependente.
Usamos a análise de regressão para encontrar os pesos b1 e b2 e o valor constante. Usando um computador e mdash; a maioria dos softwares de planilhas inclui as ferramentas que você precisa para fazer isso & mdash; Analisamos os valores passados ​​das variáveis ​​dependentes e variáveis ​​independentes para encontrar esses pesos. Estes pesos também são chamados de coeficientes de regressão.
Infelizmente, não temos relatórios fundamentais que quantificem perfeitamente os determinantes da oferta e da demanda. Além disso, muitos dos determinantes não podem ser quantificados, tais como a baixa moral dos trabalhadores afetando a produção ou os gostos dos consumidores gerando demanda. Felizmente, esses fatores tipicamente perdem significância em comparação com determinantes como estoques de transição ou estimativas de rendimento, que são valores que são estimados com segurança.
No entanto, como podemos modelar cada determinante da oferta e da demanda, nosso modelo incluirá erro. Ou seja, cada predição da nossa equação de regressão irá variar dos valores reais por alguma quantia: o & ldquo; & rdquo; na equação de regressão acima. Isso não pode ser ajudado, mas pode ser minimizado. O processo de minimização é explicado em & ldquo; Uma relação modelo. & Rdquo;
Mas enquanto aceitamos esse erro, ainda precisamos mantê-lo em cheque. Para que a análise de regressão seja válida, devemos manter alguns pressupostos sobre o erro em nosso modelo e as variáveis ​​que usamos para construir esse modelo.
Os pressupostos da análise de regressão devem ser atendidos para nossos dados se pudermos confiar em nossa equação de regressão. As previsões do nosso modelo serão inúteis a menos que os dados tenham certas características importantes que são necessárias para que a matemática por trás do modelo de regressão funcione.
Relações lineares: a análise de regressão padrão assume que a variável dependente tem uma linha linear ou "linear" e rdquo; relacionamento com a variável independente. Ou seja, à medida que a variável independente muda, a variável dependente muda a uma taxa constante. Por exemplo, se uma alteração de uma unidade na variável independente corresponde a uma variação de 10 unidades na variável dependente, uma alteração de duas unidades na variável independente deve corresponder com uma alteração de 20 unidades na variável dependente.
Stationarity: as propriedades estatísticas dos dados, como médias e correlações, devem ser estacionárias. Ou seja, eles não devem mudar de uma observação para outra.
Distribuição estatística normal: a matemática da análise de regressão assume que as variáveis ​​independentes e dependentes têm & ldquo; normal & rdquo; distribuições de valores.
Variáveis ​​independentes não correlacionadas: se mais de uma variável independente for modelada contra a variável dependente, as variáveis ​​independentes podem estar correlacionadas umas com as outras. Se eles são, o significado de cada variável para a variável dependente não será claro, e o modelo pode enfrentar uma maior chance de avaria.
Existe uma série de testes que ajudarão a determinar se os pressupostos acima são satisfeitos o suficiente para que nossa equação de regressão seja válida. Alguns testes simplesmente fornecem um & ldquo; yes & rdquo; ou & ldquo; não & rdquo; responda. Outros testes retornam valores relativos que só fazem sentido quando comparados aos mesmos valores para outras equações. Basicamente, estamos procurando distribuições aleatórias e normais de nossos números de erro. Os critérios de erro são resumidos pelo gráfico do lado direito em & ldquo; Suposições requeridas & rdquo; (abaixo). Na segunda parte desta série, usaremos alguns desses testes para analisar nossa equação de regressão de amostra.
O QUE MEDIR.
Uma das etapas mais importantes na construção de um modelo de regressão é decidir o que, exatamente, você vai modelar; isto é, a variável dependente. Muitos fatores irão determinar a sua variável dependente. Você vai querer algo que deve ser logicamente afetado pelas variáveis ​​independentes que estão disponíveis. Você vai querer algo que seja facilmente identificável no passado e seja facilmente identificável no futuro. Você também não quer ficar muito elegante: não faz sentido introduzir mais complexidade em seu modelo do que o necessário.
Claro, a variável dependente também deve ser algo que pode beneficiar seu programa comercial real. Não esperamos poder prever uma figura mágica que possa servir de início e final de sua estratégia de negociação, digamos, o preço de fechamento de um mês de contrato específico no último dia de negociação.
Não tente ter um atirador quando se trata de prever o futuro. Em vez disso, procure amplamente. Procure por algo que ofereça uma representação geral dos preços de mercado. Uma representação geral do saldo fundamental de um mercado por um determinado período é o preço médio do mercado durante esse período. Mas se aceitarmos isso como nossa medida, ainda precisamos determinar o período e o mercado. A safra de outono é um dos períodos mais importantes para vários mercados, e os contratos de novas culturas, como o contrato de soja de novembro e o contrato de milho de dezembro, devem refletir claramente o preço determinado pelos fatores de oferta e demanda vigentes durante esse período .
Para nossos propósitos, então, o preço médio da soja de novembro se encaixa muito bem nessas considerações. O preço da soja de novembro é altamente afetado pelos novos determinantes de demanda e oferta de safra. Isso também é um mercado líquido com participação comercial substancial, e os fundamentos são bem informados por agências governamentais e serviços de fio. Para reduzir ainda mais a nossa janela de análise, calcularemos a nossa média com preços de meados de agosto até a expiração. Meados de agosto cai diretamente entre plantações e colheita. Portanto, poderemos coletar informações confiáveis ​​sobre a atual temporada antes que a janela seja efetivamente fechada.
Quanto ao período de estudo, devemos incluir tantas observações, ou casos, quanto possível para aumentar a significância estatística de nossa análise. Mas, claro, o significado de fatores fundamentais muda com o tempo. Queremos estudar o maior número possível de casos sem incluir estações que exibam uma relação preço / fundamental que não é mais válida. Também precisamos ter em mente a disponibilidade de variáveis ​​independentes passadas. Os dados de soja de novembro estão disponíveis por meio século, mas os números de variáveis ​​independentes passadas que são comparáveis ​​ao mesmo tipo de dados disponíveis hoje não são.
Um ponto de partida lógico é 1973. Este foi o primeiro contrato de novembro negociado após o link dólar / ouro ter sido cortado. Um argumento razoável seria essa desvinculação representada por uma mudança sistêmica nos mercados de commodities que altera o grau pelo qual as variáveis ​​independentes afetam a variável dependente. No entanto, nos poucos anos após a desvinculação, a volatilidade em todas as commodities subiu, o que até mesmo uma rápida olhada em uma tabela de preços históricos confirmará. Como a volatilidade nesses poucos anos subseqüentes provavelmente foi causada por um fator que não será repetido, mudaremos nosso ponto de partida um pouco e iniciaremos nossa análise com o contrato de soja de novembro de 1976.
No próximo mês, vamos analisar várias possíveis variáveis ​​dependentes e discutir algumas das melhores práticas que seguiremos, então nosso modelo melhorará a realidade de como nós vamos usá-lo.

Análise estatística, Backtests & amp; negociação automatizada: qual caminho seguir?
Análise estatística, Backtests & amp; negociação automatizada: qual caminho seguir?
Esta é uma discussão sobre análise estatística, Backtests & amp; negociação automatizada: qual caminho seguir? dentro dos fóruns de Software de Negociação, parte da categoria Comercial; Oi pessoal, estou aprendendo negociação de futuros e passei o último ano lendo, aprendendo, negociando papel, tentando.
Até agora, tenho focado principalmente na leitura de fita, pegadas, TA, Market e Volume Profile e outras técnicas discricionárias, mas quanto mais eu aprendo mais eu sinto a necessidade de ser capaz de:
2) Execute backtests extensivos ao programar minhas idéias comerciais.
3) Possivelmente configurar alguns algoritmos básicos de negociação automatizada.
Eu já estou familiarizado com o Excel, mas duvido que seja suficientemente poderoso para realizar análises estatísticas intradias e / ou backtests em grandes amostras.
Também ouvi falar sobre Matlab. Mas é realmente necessário usar um programa de terceiros para análise estatística e backtests ou devo usar minha plataforma de negociação diretamente?
E a linguagem de programação C ++? Easylanguage? Outro? Algumas opções estão disponíveis. Não sei o que devo seguir.
2) Execute backtests extensivos ao programar minhas idéias comerciais.
3) Possivelmente configurar alguns algoritmos básicos de negociação automatizada.
A linguagem mais avançada que eu recomendaria seria Java (a maioria dos aplicativos Trading possui uma interface Java), mais fácil eu recomendaria seria excel vba.
Mas não é o mesmo com Easy Language? E C ++ (Sierra Chart)?
Ouvi dizer que, especialmente para Easy Language, há uma comunidade muito ativa, muitos recursos (eu simplesmente não posso esperar para ler os livros que você mencionou), etc.
Mas o que você disse sobre código reutilizável, estatísticas, redes neurais, matemática vetorial. Isso também é válido para o C ++ ou isso é apenas para a DotNet?
Todo mundo está falando sobre backsing e sistema automatizado, mas poucos sobre a análise estatística que é necessário para configurar um sistema antes de colocá-lo em um backtest (ou mais provável, não sei como pesquisar corretamente no Google).
Qual software as pessoas usam para isso? Você usa diretamente sua plataforma de negociação? É adequado para esse propósito?
Sobre o Excel: É possível realizar uma análise Intraday abrangente? As linhas máximas são 65000 ou algo assim. Parece muito longe do que é necessário para fazer uma análise estatística em vários anos.

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Olá, eu sou o Mahwish. Por favor, envie mais detalhes do seu trabalho, como o tema exato, tipo de papel e seu comprimento Habilidades Relevantes e Experiência Eu tenho experiência versátil de escrita acadêmica e pesquisa, que é mais.
Oi, sou um estatístico muito experiente e escritor acadêmico. Eu completei vários projetos de tese de doutorado envolvendo análise estatística avançada de dados. Eu trabalhei com dados de várias empresas e tenho d Mais.
Tenho escrito documentos de pesquisa há 5 anos. Além disso, minha compreensão impecável da língua inglesa e da criatividade me ajuda a escrever artigos gratuitos de plágio de qualidade. Habilidades e Experiência Relevantes Eu sempre me certifico de que eu p Mais.
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FOREX ROBOTS.
FOREX ROBÔS E ESTRATÉGIAS DE NEGOCIAÇÃO.
DEVE LER & # 8211; Como as estatísticas podem ajudar na negociação.
A estatística é um corpo matemático que pertence à coleta, classificação, apresentação, interpretação e análise de dados. Soa familiar? Ele deve, porque isso é sobre o mercado Forex. Estatisticas. O mercado Forex é globalmente imprevisível, mas, no entanto, previsível sob certas condições. O que é verdadeiro para a imagem de longo prazo pode não ser verdade para curto prazo e, geralmente, é assim que são as coisas. A estatística é uma disciplina que nos dá uma vantagem importante ao negociar Forex. Este não é um artigo sobre estatísticas, é um artigo sobre como as estatísticas podem ser úteis na negociação forex e quais os princípios que sempre devem ter em mente durante a negociação.
1. Os movimentos globais do mercado não podem ser previstos, mas em determinadas circunstâncias, alguns movimentos podem ser previstos, e isso é como os lucros são feitos. É claro que 95% dos comerciantes perdem seu dinheiro, mas isso acontece apenas porque eles não têm idéia do que realmente é a negociação. Negociação é estatística.
& # 8220; Hoje o EURUSD irá subir & # 8221; & # 8211; esta é uma afirmação errada fundamental, sob quaisquer circunstâncias.
& # 8220; EURUSD deverá subir hoje & # 8221; & # 8211; Esta é a declaração correta. No Forex, não estamos lidando com certezas, só lidamos com probabilidades.
2. A história tende a se repetir. Esta é a regra mais básica da análise técnica. Na verdade, se isso não tivesse sido verdade, ninguém, e quero dizer, ninguém teria feito lucros com o mercado forex. Mas, felizmente, o comércio não é jogo e a história tende a se repetir. O passado não repete, mas alguns aspectos dele repetem uma e outra vez. Cabe a nós localizá-los.
3. Qualquer sistema pode ser lucrativo por um período muito curto de tempo. Mesmo o sistema mais estúpido pode ser muito rentável por um ou dois dias, mas é claro que ele falha miseravelmente por um longo período de tempo. E agora é a hora de a lei ou grandes números serem explicados. De acordo com a sua definição Lei dos grandes números, é um teorema que descreve o resultado de realizar a mesma experiência um grande número de vezes. De acordo com a lei, a média dos resultados obtidos a partir de um grande número de tentativas deve ser próxima do valor esperado, e tenderá a se tornar mais próxima à medida que mais ensaios forem realizados.
O que exatamente isso significa? Uma moeda tem dois lados. Se você joga uma moeda, a probabilidade de subir de cabeça e cauda é 1/2 = 0,5 = 50%. Se você lançar uma moeda 10 vezes, tudo pode acontecer, você pode até obter 10 caras ou 10 caudas seguidas, mesmo que a probabilidade geral seja de 50%, porque o número de tentativas é simplesmente muito curto e estatisticamente não significativo. Mas se você jogar uma moeda 10.000 vezes as coisas mudam. Você obterá um resultado mais próximo da probabilidade geral de 50%, algo como 4,999 cabeças e 5,001 caudas.
Como é a lei do grande número importante na análise dos sistemas forex? Em primeiro lugar, diz-lhe que os resultados de curto prazo não significam nada. Qualquer sistema ruim pode produzir 10, 20 ou mesmo 50 vitórias consecutivas, mas, no entanto, é garantido que falhe no longo prazo. Por exemplo, suponha que por 2 dias não haja fundamentos. Como resultado, o mercado subiu e desce por 50 pips e os níveis de suporte / resistência não estão quebrados. Se você comprar quando o mercado toca o nível mais baixo e vender quando ele toca o nível superior você pode fazer bons lucros ... até as primeiras notícias de alto impacto. O mesmo acontece se as tendências do mercado. Continue negociando com a tendência e obtenha lucros excelentes ... até a tendência final. A robustez a longo prazo do sistema deve ser testada antes de usá-lo ao vivo. Um bom sistema deve poder sobreviver por períodos não lucrativos sem muitas perdas e ganhar tudo de volta, mais muito mais durante períodos lucrativos.
4. O número de negócios reflete a robustez do sistema. O número de negociações em si não é relevante se for retirado do contexto. Por exemplo, digamos que temos um sistema que faz mil transações por ano. É um sistema robusto? A resposta é & # 8220; nós não conhecemos & # 8221; mesmo que o número de negociações seja grande. Por quê? Porque durante um ano não passou por todos os aspectos do mercado.
Se fizer 13 mil negócios durante 13 anos e continuar lucrativo por 13 x $ X, então sim, é um bom sistema. Se faz 13 mil negócios durante 13 anos sem lucros, então não é um bom sistema. Ele sobrevive, mas a curva é ajustada para um único aspecto de mercado. Se faz 3.000 negócios durante 13 anos e continua a ser lucrativo, ainda é um sistema ruim. Por quê? Porque se ele não fosse negociado durante uma condição de mercado desconhecida, então ele é ajustado para um único aspecto de mercado. Se fizer 13.000 negócios e o lucro dobrar (não estou mencionando nada sobre rebaixamento aqui), isso significa que ele fez $ X durante um ano e $ X durante 12 anos, uma distribuição muito desigual de lucros.
5. Qualquer sistema só pode ser rentável em backtests se muitas regras forem adicionadas a ele. Adicionando múltiplas regras significa encaixe de curva na forma mais pura. O sistema falhará na negociação ao vivo porque a relevância estatística é destruída. Essas regras podem não ser válidas para mercados futuros, mesmo que tenham funcionado no passado. Ajuste de curva, adicionando várias regras é um truque usado por fornecedores comerciais da EA. Posso saber se o sistema está cheio de preenchimento apenas olhando sua curva de patrimônio. As regras de curto prazo que não fazem sentido a longo prazo são adicionadas apenas para ocultar os períodos de drawd0wn (por exemplo, "não negocie entre 12.03.2007 e 30.04.2007"). Se a curva de capital aponta para cima, então é o primeiro sinal de ajuste de curva, é por isso que eu gosto de curvas de ações feias que mostram claramente o período de rebaixamento.
Princípios e métodos estatísticos são ferramentas inestimáveis ​​no forex, ignore-os e prepare-se para falhar. Nos seguintes artigos, vou explicar dois dos métodos estatísticos mais utilizados que ajudam a testar a robustez dos nossos sistemas: Monte Carlo e Walk Forward.
Mas primeiro, um exemplo prático pode ajudar. As estatísticas também ajudam no desenvolvimento de sistemas de negociação bem-sucedidos. Antes de pensar em um sistema, preciso de uma visão clara da imagem a longo prazo. Eu preciso saber quantos pips por dia um certo par se move. O par escolhido para este estudo é o EURUSD. Usando 13 anos Alpari UK sem dados de furos, aqui estão minhas descobertas:
Entre 0 e # 8211; 60 pips - & gt; 311 diasEntre 60 & # 8211; 90 pips - & gt; 850 dias.
Entre 90 e 8211; 120 pips - & gt; 847 dias.
Entre 120 e 8211; 150 pips - & gt; 586 dias
Entre 150 e 8211; 180 pips - & gt; 326 dias.
Entre 180 e 8211; 210 pips - & gt; 214 dias.
Entre 210 e 8211; 600 pips - & gt; 286 dias
Ao estudar a tabela acima, percebo que o mercado move-se freqüentemente entre 60 e 150 pips (850 + 847 + 586 = 2280 dias de um total de 3420 dias, o que significa 66%).
A primeira idéia que vem à minha mente é o comércio de pullbacks. Por exemplo, se a tendência subir, eu espero por um pequeno retrocesso, em seguida, comprar EURUSD (2 e 4 ondas Elliot, minha esperança é pegar as ondas 3 e 5, por favor, consulte o artigo sobre como movimentos do mercado forex). Mas quanto tempo é a onda 2 ou 4? Eu não sei disso, então eu deixei o otimizador MT4 descobrir a melhor opção.
Go long rule: a tendência subiu no dia anterior (Close [1] - Open [1] & gt; 0) e o preço retraça um certo percentual do valor anterior de High & # 8211; anterior baixa.
Gota curta: a tendência diminuiu no dia anterior (Close [1] - Open [1] & lt; 0) e o preço retrai uma certa percentagem do anterior High & # 8211; anterior baixa.
Parar a perda e tirar proveito não é mais de 150 pips cada. Me levou 20 minutos para codificar este sistema, aqui está o backtest:
Após 30 segundos de observar a curva de equidade, eu o descartei desde o início, porque parece ser apenas uma condição de mercado, por favor, veja meu quadrado verde. Funcionou muito bem entre 2007-2009 e não foi tão bom no resto dos anos. A redução máxima durante 13 anos é de 2.000 pips e o lucro total é de 10.000 pips.
10.000 / 13 = 769 pips em média por ano para um risco máximo de 2.000 pips. Assim, a razão de recompensa: risco é 1: 3, o que é bastante ruim, sem mencionar que o desempenho passado não é uma garantia para o desempenho futuro. Mas a história tende a se repetir.
Agora você vê porque as estatísticas são tão úteis quando se trata de negociação forex?
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