Handelssystemer: Hva er et handelssystem 13 Et handelssystem er rett og slett en gruppe av spesifikke regler eller parametere som bestemmer inn - og utgangspunkter for en gitt egenkapital. Disse punktene, kjent som signaler, blir ofte markert på et diagram i sanntid og be om umiddelbar utførelse av en handel. Her er noen av de vanligste tekniske analyseverktøyene som brukes til å konstruere parametrene til handelssystemer: Flytte gjennomsnitt (MA) 13 Stokastiske 13 Oscillatorer 13 Relativ styrke 13 Bollinger Bands Ofte vil to eller flere av disse indikatorene kombineres i etableringen av en regel. MA crossover-systemet bruker for eksempel to bevegelige gjennomsnittlige parametere, langsiktige og kortsiktige, for å lage en regel: kjøp når kortsiktige kryss over lang sikt, og selg når motsatt er sant. I andre tilfeller bruker en regel bare en indikator. For eksempel kan et system ha en regel som forbyr noe å kjøpe, med mindre den relative styrken er over et visst nivå. Men det er en kombinasjon av alle disse reglene som gjør et handelssystem. MSFT Moving Average Crossover System Bruke 5 og 20 Flytte Gjennomsnitt Fordi suksessen til det totale systemet er avhengig av hvor godt reglene utfører, bruker systemhandlere tid optimalisering for å håndtere risiko. øke beløpet som oppnås per handel og oppnå langsiktig stabilitet. Dette gjøres ved å endre ulike parametere innenfor hver regel. For eksempel, for å optimalisere MA crossover-systemet, ville en forhandler teste for å se hvilke bevegelige gjennomsnitt (10-dagers, 30-dagers, etc.) fungerer best, og deretter implementere dem. Men optimalisering kan forbedre resultatene med bare en liten margin - det er kombinasjonen av parametere som brukes til å bestemme suksess for et system. Fordeler Så hvorfor kan du ønske å vedta et handelssystem Det tar all følelse ut av handel - Emotion er ofte sitert som en av de største feilene i enkelte investorer. Investorer som ikke klarer å takle tap andre, gjette sine beslutninger og ende opp med å tape penger. Ved å følge et forhåndsutviklet system, kan systemhandlere avstå fra behovet for å ta noen avgjørelser når systemet er utviklet og etablert, handel er ikke empirisk fordi den er automatisert. Ved å redusere menneskelige ineffektiviteter kan systemhandlere øke fortjenesten. Det kan spare mye tid - Når et effektivt system er utviklet og optimalisert. liten eller ingen innsats er nødvendig av handelsmannen. Datamaskiner brukes ofte til å automatisere ikke bare signalgenerering, men også den faktiske handel, slik at næringsdrivende er fri fra å bruke tid på analyse og å gjøre handler. Det er enkelt hvis du lar andre gjøre det for deg - Trenger alt arbeidet gjort for Noen selskaper selger handelssystemer som de har utviklet. Andre selskaper vil gi deg signaler generert av deres interne handelssystemer for en månedlig avgift. Vær forsiktig, skjønt - mange av disse selskapene er falske. Ta en nærmere titt på når resultatene de skryter om, ble tatt. Tross alt er det lett å vinne i fortiden. Se etter selskaper som tilbyr en prøveversjon, som lar deg teste systemet i sanntid. Ulemper Weve så på de viktigste fordelene ved å jobbe med et handelssystem, men tilnærmingen har også sine ulemper. Handelssystemer er komplekse - dette er deres største ulempe. I utviklingsstadiene krever handelssystemer en solid forståelse av teknisk analyse, evnen til å ta empiriske beslutninger og grundig kunnskap om hvordan parametere fungerer. Men selv om du ikke utvikler ditt eget handelssystem, er det viktig å være kjent med parameterne som utgjør den du bruker. Å anskaffe alle disse ferdighetene kan være en utfordring. Du må kunne realistiske antagelser og bruke systemet effektivt. Systemhandlere må gjøre realistiske antagelser om transaksjonskostnader. Disse vil bestå av mer enn provisjonskostnader - forskjellen mellom eksekveringspris og påfyllingspris er en del av transaksjonskostnadene. Husk, det er ofte umulig å teste systemene nøyaktig, noe som gir en viss grad av usikkerhet når systemet blir levende. Problemer som oppstår når simulerte resultater avviger sterkt fra faktiske resultater, kalles glidning. Effektivt å håndtere slippe kan være en viktig veisklokke for å utnytte et vellykket system. Utviklingen kan være en tidkrevende oppgave - Mye tid kan gå inn i å utvikle et handelssystem for å få det til å fungere og fungere skikkelig. Å avgjøre et systemkonsept og sette det i bruk innebærer mye testing, noe som tar en stund. Historisk backtesting tar noen minutter, men det er ikke nok å teste testen alene. Systemene må også handles i sanntid for å sikre pålitelighet. Til slutt kan slippage føre til at forhandlere foretar flere revisjoner til systemene deres selv etter distribusjon. Fungerer de Det finnes et antall internett svindel knyttet til systemhandel, men det er også mange legitime, vellykkede systemer. Kanskje det mest kjente eksemplet er det som er utviklet og implementert av Richard Dennis og Bill Eckhardt, som er Original Turtle Traders. I 1983 hadde disse to tvil om hvorvidt en god handelsmann er født eller gjort. Så tok de noen mennesker utenfor gaten og trente dem basert på deres nåkjente Turtle Trading System. De samlet 13 handelsmenn og endte opp med å lage 80 årlig i løpet av de neste fire årene. Bill Eckhardt sa en gang, at alle med gjennomsnittlig intelligens kan lære å handle. Dette er ikke rakettvitenskap. Det er imidlertid mye lettere å lære hva du bør gjøre i handel enn å gjøre det. Handelssystemer blir stadig mer populære blant profesjonelle handelsmenn, fondskonsulenter og individuelle investorer alike - kanskje dette er et testament til hvor godt de jobber. Beslutning med svindel Når man ser etter å kjøpe et handelssystem, kan det være vanskelig å finne en pålitelig virksomhet . Men de fleste svindel kan bli oppdaget av sunn fornuft. For eksempel er en garanti på 2500 årlig klart opprørende som det lover at med bare 5000 du kunne få 125 000 på ett år. og deretter gjennom sammensetning i fem år, 48.828.15.000 Hvis dette var sant, ville ikke skaperen handle sin vei for å bli milliardær. Andre tilbud er imidlertid vanskeligere å avkode, men en vanlig måte å unngå svindel på er å finne systemer som tilbyr en gratis prøveversjon. På den måten kan du selv teste systemet. Aldri blindt stoler på virksomheten skryter om Det er også en god ide å kontakte andre som har brukt systemet, for å se om de kan bekrefte sin pålitelighet og lønnsomhet. Konklusjon Å utvikle et effektivt handelssystem er på ingen måte en enkel oppgave. Det krever en solid forståelse av de mange tilgjengelige parametrene, evnen til å gjøre realistiske antagelser og tid og dedikasjon til å utvikle systemet. Men hvis utviklet og distribuert riktig, kan et handelssystem gi mange fordeler. Det kan øke effektiviteten, frigjøre tiden og, viktigst, øke fortjenesten. Trading Systems: Design Your System - Del 1Trading Systems: Design Your System - Del 1 13 Den foregående delen av denne opplæringen så på elementene som utgjør et handelssystem og diskuterte fordelene og ulempene ved å bruke et slikt system i et levende handelsmiljø . I denne delen bygger vi på den kunnskapen ved å undersøke hvilke markeder som er spesielt velegnet til systemhandel. Vi vil da ta en mer grundig titt på de ulike sjangrene av handelssystemer. Handel i ulike markeder Aksjemarkeder Aksjemarkedet er trolig det vanligste markedet for handel, særlig blant nybegynnere. I denne arena dominerer store spillere som Warren Buffett og Merrill Lynch, og tradisjonelle verdier og vekststrategier er langt den vanligste. Likevel har mange institusjoner investert betydelig i design, utvikling og implementering av handelssystemer. Individuelle investorer er med i denne trenden, men sakte. Her er noen viktige faktorer å huske på når du bruker handelssystemer i aksjemarkedene: 13 Den store mengden aksjer som er tilgjengelig, tillater handelsmenn å teste systemer på mange forskjellige typer aksjer - alt fra ekstremt volatile over-the-counter (OTC) aksjer til ikke-flyktige blå sjetonger. Effektiviteten av handelssystemer kan begrenses av den lave likviditeten til enkelte aksjer, spesielt OTC og rosa arkproblemer. Provisjoner kan spise i fortjeneste generert av vellykkede handler, og kan øke tap. OTC og rosa ark aksjer ofte pådrar ytterligere provisjon avgifter. De viktigste handelssystemene som brukes, er de som ser etter verdi - det vil si systemer som bruker forskjellige parametere for å avgjøre om en sikkerhet er undervurdert i forhold til tidligere prestasjoner, sine jevnaldrende eller markedet generelt. Valutamarkeder Valutamarkedet, eller forex. er det største og mest flytende markedet i verden. Verdens regjeringer, banker og andre store institusjoner handler trillioner dollar på valutamarkedet hver dag. De fleste institusjonelle handelsmenn på forexen er avhengige av handelssystemer. Det samme gjelder for enkeltpersoner på forexen, men noen handel basert på økonomiske rapporter eller rentebetalinger. Her er noen viktige faktorer å huske på når du bruker handelssystemer i forexmarkedet: Likviditeten i dette markedet - på grunn av det store volumet - gjør handelssystemene mer nøyaktige og effektive. Det er ingen provisjoner i dette markedet, bare sprer seg. Derfor er det mye lettere å foreta mange transaksjoner uten å øke kostnadene. Sammenlignet med mengden aksjer eller råvarer tilgjengelig, er antall valutaer som skal handles begrenset. Men på grunn av tilgjengeligheten av eksotiske valutapar - det vil si valutaer fra mindre land - er volatilitetsområdet ikke nødvendigvis begrenset. De viktigste handelssystemene som brukes i forex er de som følger trender (et populært ordtak i markedet er trenden er din venn), eller systemer som kjøper eller selger på breakouts. Dette skyldes at økonomiske indikatorer ofte forårsaker store prisbevegelser på en gang. Futures Equity, forex og råvaremarkeder tilbyr alle futures trading. Dette er et populært kjøretøy for systemhandel på grunn av økt utnyttbar utnyttelse og økt likviditet og volatilitet. Disse faktorene kan imidlertid kutte begge veier: de kan enten forstørre gevinstene dine eller forsterke tapene dine. Av denne grunn er bruken av futures vanligvis reservert for avanserte individuelle og institusjonelle systemhandlere. Dette skyldes at handelssystemer som kan kapitalisere på futures markedet krever mye større tilpasning, bruk mer avanserte indikatorer og ta mye lenger tid å utvikle. Så, hva er best Det er opp til den enkelte investor å bestemme hvilket marked som passer best til systemhandel - hver har sine egne fordeler og ulemper. De fleste er mer kjent med aksjemarkedene, og denne kjennskapen gjør det enklere å utvikle et handelssystem. Forex er imidlertid ofte antatt å være den overlegne plattformen for å drive handelssystemer - spesielt blant mer erfarne forhandlere. Videre, hvis en næringsdrivende bestemmer seg for å kapitalisere på økt løftestang og volatilitet, er futuresalternativet alltid åpent. Til slutt ligger valget i hendene til systemutvikleren. Typer av handelssystemer Trend-Følgende systemer Den vanligste metoden for systemhandel er trend-følgesystemet. I sin mest grunnleggende form venter dette systemet bare på en betydelig prisbevegelse, og kjøper eller selger i den retningen. Denne typen system banker på håp om at disse prisbevegelsene vil holde trenden. Flytte gjennomsnittlige systemer Ofte brukt i teknisk analyse. et glidende gjennomsnitt er en indikator som bare viser gjennomsnittsprisen på en aksje over en tidsperiode. Essensen av trender er avledet av denne måling. Den vanligste måten å bestemme inn - og utreise er en crossover. Logikken bak dette er enkel: en ny trend er etablert når prisen faller over eller under dens historiske pris gjennomsnitt (trend). Her er et diagram som tegner både prisen (blå linje) og IBMs 20-dagers røde linje: Breakout Systems Det grunnleggende konseptet bak denne typen system ligner på et glidende gjennomsnittssystem. Tanken er at når en ny høy eller lav er etablert, er prisbevegelsen mest sannsynlig å fortsette i retning av breakout. En indikator som kan brukes til å bestemme breakouts er et enkelt Bollinger Band overlegg. Bollinger Bands viser gjennomsnitt av høye og lave priser, og breakouts oppstår når prisen møter kantene på bandene. Her er et diagram som plots pris (blå linje) og Bollinger Bands (grå linjer) av Microsoft: Ulemper med Trend-Følgende systemer: Empirical Decision-Making Required - Ved bestemmelse av trender er det alltid et empirisk element å vurdere: Varigheten av den historiske trenden. For eksempel kan det bevegelige gjennomsnittet være de siste 20 dagene eller de siste fem årene, så utvikleren må bestemme hvilken som er best for systemet. Andre faktorer som skal bestemmes er de gjennomsnittlige høyder og nedturer i breakout-systemer. Lagging Nature - Flytte gjennomsnitt og breakout systemer vil alltid ligge. Med andre ord, de kan aldri slå den eksakte toppen eller bunnen av en trend. Dette resulterer uunngåelig i en fortabelse av potensiell fortjeneste, noe som noen ganger kan være betydelig. Whipsaw Effect - Blant markedskreftene som er skadelige for suksessen til trend-følgende systemer, er dette en av de vanligste. Whipsaw-effekten oppstår når det bevegelige gjennomsnittet genererer et falsk signal - det vil si når gjennomsnittet faller like i området, så reverserer plutselig retningen. Dette kan føre til store tap, med mindre effektive stopp-tap og risikostyringsteknikker er ansatt. Sideways Markets - Trend-følgende systemer er, av natur, i stand til å tjene penger bare i markeder som faktisk gjør trend. Men markeder flytter også sidelengs. holde seg innenfor et visst område for en lengre periode. Ekstrem volatilitet kan forekomme - Noen ganger kan trend-følgende systemer oppleve ekstrem volatilitet, men handelsmannen må holde seg til sitt system. Manglende evne til å gjøre det vil resultere i sikret fiasko. Countertrend Systems I utgangspunktet er målet med countertrend-systemet å kjøpe på laveste laveste og selge på høyeste høyde. Hovedforskjellen mellom dette og trend-etter-systemet er at motstrømsystemet ikke er selvkorrigerende. Med andre ord er det ikke satt tid for å gå ut av posisjoner, og dette resulterer i et ubegrenset ulemper potensial. Typer Countertrend Systems Mange forskjellige typer systemer betraktes som countertrend-systemer. Ideen her er å kjøpe når momentum i en retning begynner å falme. Dette beregnes oftest ved hjelp av oscillatorer. For eksempel kan et signal genereres når stokastikk eller andre relative styrkeindikatorer faller under bestemte punkter. Det finnes andre typer motstridshandelssystemer, men alle deler samme grunnleggende mål - å kjøpe lavt og selge høyt. Ulemper ved å motvirke følgende systemer: E mpirisk beslutningsprosess påkrevd - For eksempel er en av faktorene som systemutvikleren må bestemme seg for, hvilke punkter som relativstyrkeindikatorene taper. Ekstern volatilitet kan forekomme - Disse systemene kan også oppleve ekstrem volatilitet, og en manglende evne til å holde fast i systemet til tross for denne volatiliteten, vil resultere i sikret feil. Ubegrenset ulempe - Som tidligere nevnt er det ubegrenset ulemper, fordi systemet ikke er selvkorrigerende (det er ingen angitt tid for å gå ut av posisjoner). Konklusjon Hovedmarkedene som handelssystemer egner seg for, er aksje-, valuta - og futuresmarkedet. Hvert av disse markedene har sine fordeler og ulemper. De to viktigste sjangrene av handelssystemer er trend-follow og countertrend-systemene. Til tross for forskjellene deres krever begge typer systemer, i deres utviklingsstadier, empirisk beslutningsprosesser fra utviklerens side. Også disse systemene er utsatt for ekstrem volatilitet, og dette kan kreve noe utholdenhet - det er viktig at systemhandleren holder fast i systemet hans i disse tider. I den følgende avdelingen, ta en nærmere titt på hvordan du designer et handelssystem og diskutere noe av programvaren som systemhandlere bruker for å gjøre livet enklere. Trading Systems: Design Your System - Del 2MetaTrader 5 - Eksempler Hvordan lage en Trading Robot på kort tid for å gjøre en handelsrobot, du trenger et handelssystem Trading på finansielle markeder innebærer mange risikoer, inkludert den mest kritiske - risikoen for å lage en feil handelsbeslutning. Drømmen om hver handelsmann er å finne en handelsrobot. som alltid er i god form og ikke er utsatt for menneskelige svakheter - frykt, grådighet og utålmodighet. Hver nykommer ønsker å få eller skape et klart og strengt handelssystem som kan presenteres i form av algoritmer og fullstendig kvitte seg med rutinemessige operasjoner. Er det mulig Et handelssystem er en nødvendig betingelse for å komme inn på markedet, og det systemet skal selvsagt være lønnsomt. Når nykommere kommer til markedet, blir de vanligvis overveldet av den store mengden informasjon vanskelig å forstå. Bøker og handelsfora kan gi noe hjelp i det tilfellet. Dessverre er ikke alle forfattere vellykkede handelsmenn og ikke alle vellykkede handelsmenn skrivebøker. Mange spesielle nettressurser er opprettet bare for å tjene profitt for sine eiere, da det er mye vanskeligere å handle med egne penger enn å utstede prognoser og lære handelssystemer. Hver næringsdrivende bør selvstendig passere alle stadier av et handelssystem opprettelse. Det er et populært ordtak at det ikke betyr noe hvilket system du bruker til handel, det viktigste er at du virkelig bør handle i henhold til det systemet. Ellers blir handel på markedet en gamble med et forutsigbart resultat. Trading Robots og Forex Forex markedet antas å ha en god likviditet. Det tillater også handel 24 timer i døgnet, i motsetning til mange andre markeder. Derfor prøver mange forhandlere å lage handelsroboter spesielt for Forex markedet, da det tilbyr et stort antall handelsinstrumenter. Men skeptikere hevder at alle valutapar er sterkt korrelert med hverandre og gir svært lav volatilitet i markedet. Men deres motstandere svarer at hvert valutapar har sine egne funksjoner og lav volatilitet kompenseres av stor innflytelse. I alle fall er Forex-instrumenter attraktive for å gjøre handelsroboter og de fleste tilhengere av den automatiserte tradingen skarpere sine ferdigheter på valutapar. MetaTrader 4 og MetaTrader 5 handelsterminaler er spesialdesignet for å enkelt utvikle automatiserte handelssystemer, men samtidig er deres grensesnitt også praktisk for manuell handel. Slik begynner du å lage en handelsrobot Det er mange tilnærminger til å bygge et automatisert handelssystem. Vi vil bare beskrive noen få store. Den første tilnærmingen hviler på matte. En utvikler prøver å lage en slags likning som kan vurdere mange faktorer. Denne tilnærmingen er basert på fast tro på at prisbevegelser styres av en modell som kan bli funnet ved hjelp av tilgjengelige historiske data. I de fleste tilfeller kjenner tilhengerne av en slik tilnærming for mye matematikk, men vet ingenting om ikke interessert i markedet. Markedet er en ren abstraksjon, en type intellektuelt spill for dem. Denne tilnærmingen fører vanligvis til mange års studier og utvikling, mens et bestemt resultat i form av et fungerende, automatisert handelssystem ikke er så viktig. Den andre tilnærmingen er basert på å studere markedsloven. Det er ikke gjort noen forsøk på å forstå hvorfor prisen går opp eller ned når ulike tekniske analysetall vises på et diagram. Fordelen med denne tilnærmingen er at den ikke krever noen spesiell kunnskap om matematikk og ikke antar forutsetninger om markedets drivkraft. Det er mest klart og praktisk når man studerer handel. Det er mest populært blant handelsmenn som mottok universell anerkjennelse. Ulempen med tilnærmingen er nødvendigheten av å konstant spore alle nødvendige symboler. Før eller senere begynner en næringsdrivende å vurdere automatisering av handelsprosesser, og det mest betydelige problemet fremstår på det stadiet kompleksiteten av formalisering av handelsregler når man prøver å uttrykke dem i form av algoritmer. I noen tilfeller kan handelsmenn som prøver å bestille en handelsrobot, ikke beskrive handelsregler og finne felles grunnlag med programmerere. Den tredje tilnærmingen er basert på forsøket på å lage en svart boks basert på nevrale nettverk ved bruk av de ferdige verktøyene allment tilgjengelig i spesielle programvare og matpakker. Opprettelse av et automatisert handelssystem med elementene i den kunstige intelligensen er en spennende og utfordrende oppgave, selv for nykommere, da det ikke krever verken dyp matematisk bakgrunn eller programmeringserfaring. Alt gjøres ved hjelp av visuelle hjelpemidler. En næringsdrivende bør vite grunnleggende om tekniske indikatorer, ha evne til å forberede nødvendige prisdata og erfaring i en bestemt pakke for å jobbe med nevrale nettverk. Den største ulempen ved denne tilnærmingen er at en handelsrobot oppnådd ved hjelp av slike spesialiserte verktøy for å arbeide med nevrale nettverk, er faktisk en svart boks. Traders kjenner ikke til arbeidets prinsipper, og generelt er det umulig å forutse hvilken markedsfase som vil være mest problematisk for roboten. Programmører velger ofte den fjerde tilnærmingen de begynner å lage en handelsrobot fra begynnelsen uten å bruke tid til manuell handel. Hvorfor handle manuelt Du kan gjøre en robot tilbringe noen måneder og høste fordelene av din innsats da. Men ingen smerter, ingen gevinster. I de fleste tilfeller begynner programmører å skape all nødvendig infrastruktur ved hjelp av et kjent programmeringsspråk, i stedet for bare å få en handelsrobot til å få og behandle prisdata, visuell representasjon av diagrammer og indikatorer, tilpassede metoder for testing av strategier på historiske data og så videre. De får mye erfaring i prosessen. Men i de fleste tilfeller bringer den opplevelsen dem ikke nærmere til det endelige målet å skape et automatisert handelssystem. Og selv om en handelsrobot er opprettet, er det ingen garanti for at det vil være lønnsomt. Og hva om en programmerer ønsker å skrive et nytt handelssystem. Dyp restrukturering og nye programmeringsfeil er uunngåelige. Det er også den femte tilnærmingen å kjøpe et ferdighandlet handelssystem i form av en handelsrobot. I dette tilfellet fungerer en handelsmann som operatør eller en tuner. Denne tilnærmingen sparer mye tid (det er ikke nødvendig å lære mange nye ting) og lar handelsmenn raskt komme inn i den automatiserte handelens verden. Den største ulempen ved denne tilnærmingen stammer fra fordelene du ikke kjenner operasjonsprinsippene til din handelsrobot og dens struktur. Og selv om en selger har gitt deg en detaljert beskrivelse av det implementerte handelssystemet, vil du aldri være helt sikker på det. Imidlertid kan ingen av de nevnte tilnærmingene gi deg absolutt garanti unntatt et bankinnskudd. Men det er ikke en veldig egnet løsning for folk som er interessert i markedshandel og måter å øke sine private eiendeler på. Hva er den beste tilnærmingen til den automatiserte handel for en handler Hver av de fem beskrevne tilnærmingene har sine fordeler og tilsvarer en bestemt type handelsmann. Det er usannsynlig at du vil velge den første tilnærmingen (markedsanalyse) uten god matematisk bakgrunn. Det er like lite sannsynlig at du vil starte fra å lage handelsroboter basert på nevrale nettverk. Imidlertid er begge disse tilnærmingene veldig spennende og gir god intellektuell trening. Nedenfor diskuteres bare den andre tilnærmingen, som allerede anses å være den klassiske. Det er tilnærmingen som vanligvis velges av nye tilhengere av den automatiserte handel, da den tekniske analysen er fortsatt nøkkelkunnskapsområdet når man lærer handelsgrunnlag. En annen fordel ved den andre tilnærmingen er at etter at du har brukt litt tid til manuell handel og få følelsen av markedet, vil du allerede ha en god forståelse av tekniske analyseverktøy. Dessuten vil du kunne programmere handelsstrategier eller opprette nevrale nettverk på et høyere nivå. De første trinnene i å lage en handelsrobot For å lage et automatisert handelssystem, trenger du programmeringsferdigheter og kunnskap om alle intrikatene i handelsforespørsler. Men først kan du starte fra de ferdige ekspertrådgiverne for tradingroboter fra Free Code Base-biblioteket. Last ned en ekspertrådgiver (handelsrobot) og start den i Strategitesteren på MetaTrader 4 eller MetaTrader 5 klientterminaler. Velg et historikkintervall som viser en sterk trend og et intervall med en flat. Utfør optimalisering av en ekspertrådgivningsinngangsparametere og undersøk forskjellene sine ved disse to intervaller. Start en ekspertrådgiver med de optimale parametrene for en flat på et trendintervall og med de optimale parametrene for en trend på et flatt intervall. Undersøk forskjellene i handelsresultater, tilbudsfordelinger og andre statistiske parametere. Som et resultat vil du vite hvor mye oppførselen til ditt handelssystem kan variere når markedssituasjonen endres. Det ville være bedre å prøve flere standard trading strategier ved hjelp av denne metoden på forskjellige deler av historien og ulike symboler. En slik prøvekjøring hindrer fra å tilpasse et handelssystem for et bestemt historisk intervall og gir bedre forståelse av trend - og motstridssystemer. Det neste trinnet ville være å skape mer komplekse handelssystemer basert på kombinasjonen av allerede eksisterende enkle signaler fra MQL5 Wizard sett. Du kan teste og utvikle din handelsintuksjon ved å sortere ut dårlige signaler fra ett system ved hjelp av et filter basert på et annet system uten programmeringsmiddel. Det viktigste her er ikke å overhale. Jo flere inngangsparametere et handelssystem har, jo lettere det skal monteres. Det har vært mange diskusjoner om forskjellene mellom optimalisering og montering. Det finnes ingen allment aksepterte løsninger her. Men visualisering av testoptimiseringsresultater og din egen sunn fornuft kan hjelpe deg. Lær å identifisere de mest kritiske inngangsparametrene som påvirker handelssystemet ditt fra hele settet av inngangsdata. Ikke vær særlig oppmerksom på sekundære parametere som tar tid under optimalisering, men påvirker ikke selve logikken i systemet. Husk at et godt handelssystem alltid viser en liten fri bevegelse av sekundære parametere, men det viser ikke dramatisk volatilitet i tilfelle uoverensstemmende markedsendringer. Du kan tilbringe så mye tid på dette stadiet, som du ønsker, til du er sikker på at du kan forstå eventuelle handelsstrategier som undersøker test og optimaliseringsresultater. Kunnskapen om styrker og svakheter i standardsystemer gjør at du kan bli bedre forberedt når du lager din egen handelsrobot. Programmering av en handelsrobot Anta at du har lært å lære MQL4 eller MQL5 programmeringsspråk, og nå er du klar til å skrive din første ekspertrådgiver for MetaTrader klientterminal. Flere saker er mulige her. For det første kan du undersøke flere ferdige handelsroboter som er beskrevet i artiklene for bedre å forstå programmeringsfinesser. For det andre kan du stille spørsmål om MQL4munity eller MQL5munity. hvis du har noen uløste problemer. Erfarne samfunnsdeltakere hjelper vanligvis nybegynnere som viser oppriktig interesse for emnet. For det tredje kan du bestille imrpovement eller utvikling av en ekspertrådgiver eller en indikator i Jobservice. hvis du ikke er i stand til å skrive et nødvendig program alene. Men selv om du bestiller via freelance-tjenesten, bør du ha en ide om strategisk testing for å finne et felles språk med en utvikler. Videre gir grunnleggende kunnskap om et programmeringsspråk deg mulighet til å gjennomføre mindre korrigeringer og endringer i koden etter at arbeidet allerede er fullført. Tross alt ville det ikke være for praktisk å ringe en programmerer for å fikse hvert eneste småproblem du møter. Det ville være mye lettere og raskere å fikse det selv. Du trenger ikke å gjenoppfinne hjulet Hvordan finne din egen handelsstrategi, eller i det minste i hvilken retning bør du fokusere ditt søk. Alle handelsmenn beskytter sine egne handelssystemer, hvis de har en. Alle nykommere ønsker å skape et lønnsomt system eller få en ferdig laget. Samtidig synes enhver oppnådd løsning å være for enkel i forhold til nybegynnere ideer om et ekte handelssystem. Army menn over hele verden er utsatt for overdreven grad av hemmelighold. Det er mange vitser om det, blant annet følgende: Den militære hemmeligheten er ikke i det du studerer, - en offiser sier til militære skoleelever, - men i det faktum at du akkurat studerer det. Situasjonen med handelssystemer er like stor: de fleste handelsfolk bruker enkle og kjente handelsideer med mindre endringer, for eksempel, legger Trailing Stop eller bekreftelser fra trendindikatorer. Det er mange handelsfora med begrenset tilgang der deltakerne går med i arbeidet med å utvikle eller forbedre noen hemmelige handelssystemer. Mest interessante ting er at slike systemer ikke inneholder noe spesielt i det hele tatt. Vanligvis brukes en velkjent ide (som handel med trenden) som grunnlag. Da er det perfeksjonert med noen nye indikatorer ukjent for allmennheten. Derfor kan du enkelt ta i bruk handelsrobotkildekoder og prøve å bruke dem riktig med ulike symboler og tidsrammer. Et annet populært ord kan nevnes her: Du liker ikke katter Du vet bare ikke hvordan du lager dem Det er vanskelig å tro, men sannsynligheten for at du vil utvikle noe som er veldig nytt, er veldig lite. Det viktigste her er å lage et system ved hjelp av tilgjengelige ingredienser. Ikke tro at noen genier har tilgang til noen hemmelige systemer fra NASA-laboratorier. Det er Grays hemmelighet. Bare noen få vil gjøre det Gjennom, hvorfor bruker ingen handelsideer, hvis de er bokstavelig talt innenfor armene? Svaret ligger trolig i menneskets psykologi. De ansatte i mange banker og store investeringsfond inkluderer handelsmenn som utfører avtaler i henhold til strenge regler og innen begrensede mengder. Men av noen grunner forlater bare noen få institusjonelle handelsmenn sine selskaper og begynner å handle med egne penger. Det viser seg at du ikke bare trenger en handelsstrategi, men også jerndisiplinen til å følge den. Mange handelsfolk fant ut med beklagelse at de også har de samme psykologiske problemer som beskrevet i bøker. Etter å ha forstått at den verste fienden til handelsmenn er selv, begynner en nykommer å lage en handelsrobot for å eliminere en psykologisk byrde. Selv om jeg avviger noe fra emnet, bør jeg nevne legendariske skilpadderhandlere som vellykket handlet på flere markeder i slutten av det 20. århundre. Les Veien til skilpadden, og du vil se at det viktigste for en handelsmann er selvdisiplin og ikke noe topphement system. Akk, vil de fleste nykommere ikke kunne følge en lønnsom strategi, selv om de får det gratis. Problemet er at de fleste handelsstrategier som er perfekt utstyrt for manuell handel, knapt kan formaliseres og transkriberes til et programmeringsspråk. Strategiene som lett kan formaliseres (for eksempel de som involverer to bevegelige gjennomsnittskryss) er for enkle og krever mange forbedringer og forbedringer, slik at de kan brukes i praksis. Således blir en enkel idé komplisert gradvis av mange eksterne parametere som hindrer en handelsrobot fra falske oppføringer og feil synlig for en utvikler. Et handelsrobot optimalisering problem oppstår. Denne prosessen bør ikke bli en overoptimisering og montering for et bestemt historieintervall. For å løse dette problemet har fremoverprøving ved hjelp av de oppnådde systemparametrene blitt implementert i MetaTrader 5-terminalen. Hvis fremoverprøveresultater ikke er vesentlig forskjellig fra de som er oppnådd i optimaliseringsseksjonen, er det en sannsynlighet for at en handelsrobot vil være stabil nok en stund etter lanseringen på en handelskonto. En lengde på et intervall for parametereoptimalisering og en faktisk verdi av det en viss tid, avhenger av et bestemt handelssystem. Dermed optimaliseringen av en handelsrobot før du lanserer den på en handelskonto, minner om å slappe av en slynge - jo mer forsiktig har vi viklet og kastet et prosjektil fra slyngen, desto lengre vil det fly, og jo mer nøyaktig dets bane vil være. En grundig utviklet handelsrobot vil holde et positivt resultat på en handelskonto i lengre tid enn en handelsrobot oppnådd som et resultat av en montering. Vi kan si at gralen er en fungerende ide og korrekt justering av parametere som utføres fra tid til annen i øyeblikk av markedsforhold endrer seg. Dette kan illustreres av resultatene fra Automated Trading Championship som holdes i mange år allerede. Innleverte ekspertrådgivere fra alle deltakerne går gjennom automatiske tester på tidsintervallet fra januar til slutten av juli. Hovedkravet for å gjennomføre den automatiske testen er en fortjeneste som er opptjent i åtte måneders test. Men mindre enn en halv av handelsroboter innrømmet for Championship forbli lønnsomme etter deg måneder med autonomt arbeid. Du kan også prøve dine ferdigheter i å lage og justere din trading robot for å delta i Championship og få fremover testresultater fra Expert Advisor. Dessuten er deltakelsen gratis, og prisene er imponerende. Vi håper å se deg der Konklusjon Profesjonelle intradaghandlere tilbringer mange timer sittende på sine datamaskiner og venter på riktig øyeblikk for å utføre en avtale. Selvfølgelig kan de ikke være i god form hele tiden. De fleste handelsfolk konkluderer med at deres handlinger bryter med sine egne handelsregler. Ikke alle handelssystemer kan være helt formaliserte, men selv slike systemer kan i de fleste tilfeller vedta tilleggsverktøy, som indikatorer, analytiske systemer og falske signaler. Vi gjør ikke noen spesielle anbefalinger her om MQL4 eller MQL5 språk læring, da det er mange andre nyttige artikler om dette emnet. Formålet med denne artikkelen var å gi noen innledende ideer om hvordan du begynner å lage din handelsrobot for MetaTrader 4 og MetaTrader 5 terminaler. Vi håper at denne artikkelen vil spare tid for nykommere og vise riktig retning i den vanskelige oppgaven med å utvikle et automatisert handelssystem. Advarsel: Alle rettigheter til disse materialene er reservert av MQL5 Ltd. Kopiering eller utskrift av disse materialene helt eller delvis er forbudt.
No comments:
Post a Comment