Estratégia de negociação aleatória

Blog - Últimas Notícias.
Os analistas técnicos passam muitas horas agonizando sobre as melhores técnicas de entrada e os melhores sistemas para seguir as tendências. Mas, francamente, é todo o esforço que vale a pena? O meu teste não prova; As entradas aleatórias são tão boas quanto qualquer.
Ed Seykota 'Whipsaw Song' contém suas regras de negociação em suas letras:
Monte seus ganhadores Corte suas perdas Gerencie seu risco Use pára Fique no sistema Arquiva as notícias.
E se um sistema de seguimento segue as seis dessas regras, mas usa entradas aleatórias para entrar em uma troca? Esse método pode ser lucrativo?
Se as entradas aleatórias podem produzir um lucro, então ele deve dar uma tendência a seguir os praticantes uma grande confiança nos princípios básicos da boa negociação estabelecidos acima. E certamente é muito mais difícil encaixar esse sistema nos dados.
O sistema: configurei um sistema de tendências simples para testar as entradas aleatórias da seguinte forma.
Entrada: se não houver posição em um instrumento específico, pegue um: longo ou curto de forma aleatória. Os números aleatórios são produzidos de 1 a 20: se 1 é produzido pelo gerador de números aleatórios, então uma posição longa é tomada, se 2, então uma posição curta. Para qualquer outro número, nenhuma ação é tomada.
Embora não haja posição em um instrumento, esse processo é repetido diariamente até que uma posição seja tomada. Assim, há períodos em que não há posição em um determinado instrumento. Como pode ser apreciado, ao aumentar o intervalo de números aleatórios (entre 1 e 50 por exemplo), você pode forçar períodos mais longos de abstinência e menos negócios no portfólio.
Sair: uma parada de 5 ATR de trave com base em uma ATR média simples de 20 dias. Quando uma posição é interrompida, ela será eventualmente reencaminhada por longo ou curto conforme as regras de entrada acima. ATR é um alcance verdadeiro médio - uma medida da recente volatilidade de um instrumento.
Gerenciamento de riscos: consistiu em limitar o tamanho da posição inicial na entrada. Na entrada, serão arriscados 0,375% por valor da carteira (ajuste de volatilidade, dimensionamento de posição fracionada fixa com base na distância até a parada). Nenhuma outra tentativa será feita para limitar o risco.
Carteira: a carteira consistiu em uma variedade equilibrada de mais de 25 futuros, 3 títulos, 3 moedas, 3 energia, 4 grãos, 3 taxas de juros, 3 metais, 2 softs e 3 índices de ações.
Execuções de teste: executei 1000 testes. Eu poderia ter executado 5000 ou 500,000, mas eu suspeito que as estatísticas gerais diferem pouco.
Não há juros vencidos sobre os saldos de caixa não utilizados Slippage: 7% Comissão por contrato: US $ 7 Data de início: 1º de janeiro de 1990 Data final: 1º de fevereiro de 2018 Capital inicial: US $ 40,000,000.
As estatísticas médias dos 1.000 testes foram exibidas da seguinte forma:
Porcentagem de testes rentáveis: 100% CAGR (taxa de crescimento anual composta - ou seja, este é o retorno): 2,42% MAR (CAGR médio dividido pela redução média - relação dor-para-ganho): 0.19 Max Peak to Valley Draw Down ( maior perda de valor da carteira em qualquer período): 14,11% Número de negócios: 1,995 R quadrado (suavidade dos retornos): 83 Desvio padrão (anualizado mensalmente): 5 Duração do período vencedor (dias): 145 Perda da duração do comércio (dias): 52 .
Conclusão.
A conclusão é que quase todas as formas de seguimento de tendências funcionaram muito bem nas últimas décadas. Parece ter demonstrado que as tendências fornecidas realmente existem, quase qualquer método de entrada funcionará, desde que combinado com uma saída que permita que os lucros sejam executados e reduz as perdas baixas.
Outros testes mostraram como os resultados podem ser melhorados por medidas como a adição de um filtro de longo prazo, de modo que as negociações só são tomadas se estiverem na direção da tendência de longo prazo. Quando esse filtro é aplicado, os resultados agregados se assemelham muito aos rendimentos históricos e aos rácios risco-recompensa da tendência seguindo a comunidade do CTA como um todo, enfatizando que os métodos de entrada exatos não são importantes. A indústria como um todo não é melhor em escolher pontos de entrada do que o meu sistema aleatório.
O jogo, sem dúvida, tornou-se mais difícil ao longo dos anos por uma série de razões, incluindo o número crescente de jogadores nos mercados. Os anos de 2001 e 2018 mostraram-se excepcionalmente difíceis e poucos sistemas de seguimento de tendências (entrada aleatória ou de outra forma) conseguiram lucrar em mercados tão agitados e sem tendências.
O que o futuro guarda? Quem sabe, mas também está preparado para estar preparado. Se surgirem tendências fortes e duradouras, esses sistemas mais uma vez serão lucrativos. Caso contrário, não o farão. É tão simples quanto isso.
Meu objeto no teste de entradas aleatórias, juntamente com uma saída de tendência, foi muito deliberado. Para testar se a tendência seguinte funciona em tais dados de mercado como eu tenho a meu comando.
Meu objetivo não era testar a eficácia de entradas aleatórias, juntamente com saídas aleatórias, que até mesmo intuitivamente percebi que seria um jogo de soma zero. Nem foi para testar se as entradas aleatórias (com ou sem paradas de trânsito) seriam lucrativas ou de outra forma em um mercado lateral - novamente, mesmo que intuitivamente percebi que não seriam.
O experimento foi testar a evolução das tendências em uma base ampla de mercados, onde quase por definição haveria períodos de tendência forte e períodos de movimento de deslocamento / deslocamento lateral, seguindo a tendência mortal a longo prazo.

Reforço aleatório: porque a maioria dos comerciantes falha.
Reforço aleatório: usando eventos arbitrários para qualificar (ou desqualificar) uma hipótese ou idéia; atribuindo habilidade ou falta de habilidade a um resultado que é de natureza não sistemática; encontrando apoio para comportamentos positivos ou negativos de resultados inconsistentes - como os mercados financeiros.
O reforço aleatório pode criar hábitos ruins a longo prazo que são extremamente difíceis de quebrar. É equivalente a um viciado em jogos de jogo enquanto eles continuam jogando porque ganham apenas o suficiente para mantê-los lá, mas é claro que eles estão perdendo seu dinheiro no longo prazo. Um jogador de cartão bem-sucedido também pode experimentar uma redução significativa, abandonar sua estratégia comprovada e, ao fazê-lo, dá sua vantagem de volta à casa. (Saiba mais em 10 Dicas de Limpeza para Spruce Up Your Trading.)
Como o reforço aleatório nos afeta nos mercados.
Exemplo # 1: Confiando no Random.
Ao analisar a situação, os comerciantes experientes notarão algumas coisas que poderiam levar a uma carreira comercial de curta duração para este comerciante. O principal problema é que vários negócios bem sucedidos não são uma amostragem válida para se um comerciante será lucrativo a longo prazo. John, o comerciante neste caso, precisa se certificar de que ele não cai na armadilha de acreditar que seus métodos atuais, que ainda não são testados, trarão sucesso a longo prazo. O perigo reside na recusa de orientação ou métodos de mercado apropriados, independentemente de ser criado ou fornecido por outra pessoa, porque este método não testado inicial acredita ser superior com base nessas negociações preliminares. O comerciante pode começar a pensar com muita força que, se funcionasse uma vez, pode funcionar a maioria, ou tudo, do tempo. Os mercados não recompensarão o pensamento errôneo a longo prazo, mas recompensarão negócios aleatórios e não planejados o tempo todo. (Estas etapas farão de você um comerciante mais disciplinado, mais esperto e, em última instância, mais rico, veja 9 Truques do comerciante bem sucedido.)
No próximo exemplo, analisaremos novamente o reforço aleatório, mas de um ângulo diferente. Este exemplo pertence mais aos comerciantes experientes, ou comerciantes que estão chegando ao mercado com uma estratégia ou método escrito que está de volta testado ou provado ser lucrativo na negociação ao vivo. Deve-se notar que nem todos os métodos que foram bem sucedidos no passado continuarão sendo, como acabamos de descobrir no exemplo anterior (em pequena escala). Mas os métodos que demonstraram sucesso no passado são mais propensos a proporcionar uma chance de rentabilidade no futuro do que um método completamente não testado ou nunca foi lucrativo a longo prazo.
Exemplo # 2: Abandonando Estratégia.
John agora enfrenta outro problema. Apesar do sucesso passado com este plano, seu método agora o levou a nove negociações perdidas consecutivas e ele está começando a se preocupar que seu plano não está mais funcionando. John, portanto, muda seu plano de negociação, pois ele sente que seu método não é mais válido. Ao fazê-lo, John acaba negociando um novo método não testado, possivelmente similar ao que ele começou a negociar.
O problema neste exemplo torna-se evidente quando João abandona seu método, que foi bem sucedido, em troca de um método que não está provado. Isso poderia colocar John de volta ao início, mesmo depois de negociar com sucesso nos mercados há vários anos. (Para mais, confira Day Trading Strategies para Iniciantes e Concebendo um Sistema de Forex Trading de Médio Prazo.)
Por quê isso aconteceu? John não conseguiu perceber que, embora a aleatoriedade possa criar riscas vencedoras usando um método de negociação defeituoso, a aleatoriedade também pode criar uma série de perdas com um excelente plano de negociação. Por conseguinte, é muito importante garantir que um plano de negociação não funcione mais (o sucesso original foi aleatório?), Ou determinar se isso poderia ser apenas uma série de perdas com base nas condições atuais do mercado que passarão em breve.
Todos os comerciantes experimentam perdas, e não existe um número definitivo de negociações perdidas seguidas, o que informará um comerciante se seu plano não funcionar mais. Cada estratégia é diferente, mas podemos aprender a lidar com aleatoriedade.
O que podemos aprender.
Embora cada plano de negociação seja diferente, cada comerciante deve ter um plano de negociação escrito, que descreve como eles negociarão. Este plano deve ser bem pesquisado e estabelecer as entradas, saídas e regras de gerenciamento de dinheiro. Desta forma, o comerciante saberá a longo prazo se seu plano for falho ou bem sucedido. Também é extremamente importante arriscar uma porcentagem muito pequena de capital em cada comércio; os níveis de risco de cada comércio devem ser cobertos no plano de negociação sob a seção de gerenciamento de dinheiro. Isso dá margem de manobra ao comerciante, pois eles serão capazes de suportar uma série de perdas e ser menos propensos a fazer uma mudança pré-madura em seu plano de negociação quando não for necessário. (É impossível evitar o desastre sem regras de negociação - certifique-se de saber como planejá-los para você mesmo com estes dez passos para construir um plano de negociação vencedor.)

Random Trading é o melhor.
Um dos maiores livros sobre negociação não contém nenhum conselho prático sobre os mercados, mas ainda descreve a ação de preços melhor do que mil gestores de hedge funds. The Drunkard's Walk, de Leonard Mlodinow, detalha como praticamente todos os aspectos da vida são governados pela aleatoriedade.
Na verdade, no outro dia, encontrei um artigo de um professor da Universidade Hebraica que eviscera o conceito de compensação de desempenho executivo provando com um grau quase absoluto de segurança estatística que 90% do desempenho do CEO é uma função de sorte e não de habilidade. Para cada Steve Jobs, há mil tolos de sorte apenas aquecendo o assento.
Mas de volta à aleatoriedade. Se somos honestos com nós mesmos, a aleatoriedade é uma grande parte da ação do preço do mercado. É um dos principais motivos que quase todos os backtest falham miseravelmente em condições de mercado reais. E também é a razão pela qual considero as táticas muito mais importantes do que a estratégia quando se trata de ganhar dinheiro no mercado.
Minha tática favorita é o que chamamos na sala de bate-papo da BK, a entrada do Boomer, onde entraremos no comércio em um nível e, se for contra nós, adicionaremos a posição que nos permita sair do comércio na entrada original em vez de o lucro original.
Eu sei. Eu sei. O horror! Estou quebrando uma das regras sacrossantas de pessoas que nunca, de fato, negociam com teorias de risco e recompensa. Sim, claro, estou aumentando meu risco e capitulando minha recompensa. Sim, é claro, essas táticas exigem porcentagem de vitoria muito maior para ser lucrativa. E sim, é claro, eles podem levar ao desastre se você não equilibrar adequadamente os índices. Mas em vez de ter um argumento religioso sobre risco e recompensa, faça o seguinte.
Abra uma conta demo. Coloque 50 negócios aleatórios com 5 pip stop e 10 pip pegue lucro e, em seguida, coloque mais 50 negócios com 10 pip stop e 10 pip lucro, em seguida, outros 50 negócios com 20 pip stop e 10 pip lucro. Você notará algo interessante & # 8212; os índices de ganhos / perdas não são proporcionais. Na parada 5TP / 10, você poderia perder 90% do tempo, mas no 20º / 10tp você pode ganhar 55% talvez até 60% do tempo. Você ainda vai perder, mas muito menos e demorará muito mais do que através da forma de negociação "tradicional".
Por causa de algo chamado de dependência do caminho. No mundo dos gurus do comércio onde a tendência é fácil (uma vez que já aconteceu) e o preço se move linearmente do ponto A para o ponto B, usando 2-1 razões de recompensa de risco é & # 8230; óbvio! Mas, no mundo real, onde cada marca de preço está sujeita a variáveis ​​aleatórias, o caminho nunca é suave nem linear. Adicione a isso o fato de que o mercado, como um jogador de poker qualificado, quase sempre está tentando enganá-lo no movimento errado e sua precisão a qualquer preço é, na verdade, mais igual a 25% para 75% contra versus 50% / 50 % que é geralmente assumido.
É por isso que as táticas de entrada única são o auge da arrogância, especialmente no dia de negociação, onde as paradas são pequenas e a margem de erro é pequena. Por outro lado, nossas táticas comerciais de dia são projetadas para a máxima possibilidade de sucesso em um ambiente de mercado real que é mais como as ondas ondulantes do oceano, do que a dura certeza de um piso de concreto. Ao longo dos anos, essas táticas me fizeram mais pips do que todas as estratégias de negociação do meu dia combinadas. Por quê? Porque as regras de aleatoriedade.
Pós-navegação.
Um comentário.
Amei!! Particularmente, a referência ao mundo dos gurus da negociação 🙂 Na verdade, a manobra da tendência é fácil. A coisa difícil é montar essa tendência e, como o surf, definitivamente temos mais sucesso com um quadro maior. Obrigado por compartilhar Boris.

Fazendo lucros consistentes em um ambiente de negociação aleatório.
Nunca pare de pensar como os cassinos realmente funcionam e ganham dinheiro?
Os casinos armazenam uma tonelada de massa todos os dias, apesar de os operadores de cassino não poderem prever com certeza qual pessoa será noob total e dividir 5s contra um revendedor que mostre um 10, ou que atingirá as máquinas caça-níqueis do jackpot.
Como isso é possível? Os resultados não aleatórios não devem levar a ganhos consistentes? E se for esse o caso, os resultados aleatórios não devem levar a lucros inconsistentes?
Os casinos são capazes de gerar lucros consistentemente porque eles entendem que, para cada jogo, o cassino tem uma EDGE sobre os jogadores. Eles entendem isso ao longo do tempo, prováveis ​​resultados podem realmente produzir resultados consistentes e previsíveis, dado que o tamanho da amostra é grande o suficiente.
Assim como um cassino, os comerciantes estão no negócio de tentar ser consistente e ganhar dinheiro em um ambiente de trabalho aparentemente aleatório. A chave é pensar em termos de probabilidades.
Isso é realmente muito mais fácil dizer do que fazer, porque requer duas camadas de crença que você pensaria inicialmente não pode coexistir.
O primeiro nível é o nível micro, específico do comércio.
Nesta fase, você tem que entender e aceitar a incerteza e a imprevisibilidade de cada comércio.
Voltemos ao nosso exemplo de cassino e usamos o jogo preferido de todos, blackjack. Ao jogar blackjack, você nunca sabe quais cartões você receberá, nem você sabe como cada jogador jogará sua própria mão. Esses fatores têm um efeito direto no resultado da sua mão.
E, no entanto, há alguns que ganham dinheiro jogando blackjack porque eles entendem que cada mão é STATISTICALMENTE INDEPENDENTE de todas as partes e que ao longo do tempo, se eles seguem a estratégia básica, eles podem diminuir a vantagem da casa e realmente gerar um pequeno lucro.
O mesmo vale para negociação. Temos que entender que cada comércio é independente de qualquer outro comércio. Se você ganhou ou perdeu as 10 negociações anteriores não tem influência no resultado do seu próximo comércio. Uma vez que você aceita isso, você pode facilmente fazer negócios sem ser afetado adversamente.
A segunda camada de crença está no nível macro. Você tem que entender isso ao longo do tempo e com um tamanho de amostra suficientemente grande, a probabilidade de lucro ou perda é relativamente certa e previsível. Este grau de certeza é baseado nas variáveis ​​constantes que são conhecidas antecipadamente e, o mais importante, dentro de SEU CONTROLE.
Uma vez que você reconhece a independência de cada comércio e acredite em permitir que as chances sejam bem sucedidas, então você terá um tempo mais fácil em remover as emoções de seus negócios.
Por exemplo, você é menos provável que saia de um comércio cedo se você souber que sua idéia comercial tem uma boa probabilidade de ganhar em primeiro lugar. Da mesma forma, você tem menos probabilidade de se preocupar com o resultado de cada comércio, se você sabe que o tamanho da amostra é suficiente, seu método de negociação provavelmente funcionará a seu favor.
Mas antes de colocar muita confiança no seu método de negociação, você deve primeiro certificar-se de que ele tenha uma EDGE nos mercados. Nós, aqui, na BabyPips, tentamos ter uma vantagem porque é importante. Sem uma vantagem, você é como qualquer tolo aleatório que entra em um cassino - sim, você pode ganhar de vez em quando, mas ao longo do tempo, o cassino ganhará porque tem a vantagem sobre você.
A chave para ter uma vantagem não é encontrada no pagamento de bajilhões de dólares para um "sistema sem risco" que pode "garantir lucros". Em meus centenas de anos de negociação, descobri que os melhores comerciantes acham sua vantagem constantemente procurando oportunidades e colocando incansavelmente o trabalho muscular necessário para afinar seus estilos e métodos de negociação.
No fundo, os comerciantes consistentemente rentáveis ​​não dependem da sorte - eles contam com o conhecimento de que seu sistema funciona porque eles envolveram os esforços necessários para fazê-lo funcionar.
Nossas duvidas são traidores, e nos fazem perder o bem que nós podemos ganhar, temendo tentar. William Shakespeare.
O BabyPips ajuda os comerciantes individuais a aprender como negociar o mercado cambial.
Apresentamos as pessoas ao mundo do comércio de moeda e fornecemos conteúdos educacionais para ajudá-los a aprender a se tornarem comerciantes rentáveis. Nós também somos uma comunidade de comerciantes que se apoiam na nossa jornada de negociação diária.

Estratégia de negociação aleatória
Há algum tempo, usei uma citação do gerente da Winton e do seguidor da tendência David Harding (encontrado nesta entrevista) dizendo:
Se você colocar paradas e executar seus lucros e trocar aleatoriamente você ganha dinheiro; e se você colocar alvos e não pára, e você troca aleatoriamente você perde dinheiro. Assim, o antigo viu sobre o corte de perdas e os lucros correntes tem alguma verdade para ele.
A citação foi usada para ilustrar uma publicação afirmando que um grande motorista da Trend seguindo os retornos baseia-se na mecânica desses sistemas (reduz suas perdas baixas, deixe seus vencedores executarem & # 8220;) que, portanto, se beneficiam do direito colisão das distribuições de retorno do mercado e # 8211; que são & # 8220; gordo & # 8221; do que a distribuição normal normalmente assumida & # 8211; e evite a cauda esquerda.
& # 8220; Comércio aleatoriamente & # 8221; ? Como o macaco proverbial de lançamento de dardos? Parece assim que "# 8230;
Na verdade, Harding está dizendo que os pontos de entrada não importam tanto: uma entrada aleatória, juntamente com uma estratégia de saída inteligente, ganharia dinheiro.
Random Trading To the Test.
Uma vez eu conheci um gerente de fundos, que descreveu sua estratégia como muito parecida com esse sistema aleatório na citação de Harding. O que era realmente importante para eles era o tamanho do posicionamento para cada novo sinal, bem como a estratégia de saída. A direção do sinal de entrada foi & # 8220; irrelevante & # 8221; .
Eu achei isso enigmático na época e tenho desejado testar essa idéia desde então, para verificar se um & # 8220; negociação aleatória; # 8221; o sistema poderia realmente ser lucrativo.
O sistema testado aqui é composto de entradas aleatórias com o & # 8220; clássico & # 8221; componentes: uma gerência de dinheiro fracionada fixa baseada em volatilidade e saídas de parada de segurança voltadas à volatilidade.
O sistema primeiro & # 8220; lança uma moeda & # 8221; para decidir se vai longo ou curto o mercado. Uma parada inicial é definida abaixo / acima do preço de entrada a uma distância igual a um múltiplo fixo da medida de volatilidade. Essa distância de entrada-parada é usada para calcular o tamanho da posição, de modo que o risco por comércio (o valor perdido se o comércio for interrompido) é igual à porcentagem fixa do patrimônio da conta. Todos os dias, a parada de fuga é ajustada para que nunca seja mais do que o múltiplo fixo da medida de volatilidade. A parada sempre se aproxima do mercado e nunca se ajusta mais longe do mercado (ou seja, se o mercado voltar para a parada, o nível de parada não muda). Quando a posição atinge o nível de parada final, ele é fechado e uma nova posição está aberta. A direção dessa nova posição é novamente determinada por um novo jogo de moedas.
Parâmetros de teste e resultados.
Para este teste, usei bastante valores de parâmetros padrão:
Medida de volatilidade: Distância de parada ATR de 39 dias (exponencial): 2 Risco ATR por Comércio: 1% do Patrimônio da Conta.
O portfólio usado para este teste é um subconjunto do usado no relatório State of Trend Following, basicamente todos os instrumentos que eu tenho dados para voltar ao início do teste: em janeiro de 1990 (clique na lista exata).
Uma vez que este é um experimento aleatório, gerei várias saídas de teste (200), tudo com base nos mesmos parâmetros e calculou a média de seus retornos mensais para criar uma curva de equivalência composta, quais estatísticas de resumo de desempenho podem ser vistas abaixo:
O nível de parada 2-ATR é de alguma forma uma escolha arbitrária e queria verificar se isso afetou os resultados do teste.
Eu executei um teste adicional, pisando o múltiplo ATR para o cálculo de parada de 2 a 10. Cada conjunto múltiplo ATR foi executado 200 vezes novamente e foi calculado para dar uma curva de equivalência composta.
Normalizando essas 9 curvas de equivalência composta (para um desvio padrão mensal igual) e a média deles produziu um & # 8220; super-composto & # 8221; curva de equidade composta por 2000 testes aleatórios (igualmente divididos entre múltiplos ATR variando de 2 a 10).
As estatísticas de resumo de desempenho deste & # 8220; super-random-composite & # 8221; A curva de equidade está abaixo:
Observe como a diversificação e o reequilíbrio em vários níveis de parada múltipla ATR têm um impacto substancial no Drawdown máximo e na volatilidade.
Ambas as curvas de equidade são apresentadas abaixo:
Em suma, não é ruim para o & # 8220; monkey-style & # 8221; negociação! Isso mostra que as entradas de sinal, nas quais a maioria dos comerciantes / desenvolvedores de sistemas se concentram muito, não são tão importantes depois de tudo # 8230;
Atualização: follow-up post abordando outros aspectos da aleatoriedade em sistemas de negociação e esclarecimento de assuntos como a média e comissões / derrapagens: mais reflexões sobre Randomness.
Créditos / Leitura Adicional: O conceito de entradas aleatórias com paradas de fuga já foi discutido antes. Parece que foi introduzido por Van Tharp em seu livro Trade your Way to Financial Freedom e mencionado neste artigo por Chuck Le Beau, onde ele expande o conceito de & # 8220; Chandelier Exit & # 8221; (nome para paradas de segurança voláteis).
Obrigado e credita também ao usuário & # 8220; sluggo & # 8221; no fórum Trading Blox, que publicou um estudo semelhante há quatro anos, e algum código do qual eu usei a maior parte para este estudo. Note-se que seu estudo encontrou um resultado oposto, mostrando uma virada na lucratividade (para baixo) de sistemas aleatórios após 1997 (os valores dos portfólios e dos parâmetros são diferentes, porém), então você pode querer executar seu próprio teste para verificar este conceito para você e # 8230;
43 Comentários até agora e darr;
Ótimo post. Obrigado pelo seu esforço.
Uma questão. O valor ATR é usado para a parada posterior corrigida no momento da entrada ou atualizada enquanto a posição está aberta?
docdan & # 8211; O valor ATR é recalculado todos os dias.
Excelente publicação como de costume. Tenho exatamente o mesmo sentimento sobre as entradas, eles explicam uma parte muito pequena de uma rentabilidade do sistema TF. Eu acho que negociar com a tendência é mais do que suficiente. Compreendi isso quando li Mandelbrot.
Saídas, dimensionamento de posição e (o mais importante) aprender a lidar com DD é o que conta. Eu tive o prazer de falar com alguns dos Market Wizards, eles me deram alguns conselhos muito úteis e # 8230;. Absoluto nenhum sobre entradas. Também é curioso saber que nos seminários em que participei, as inscrições estão entre as primeiras e mais perguntas.
Na verdade, ótimo post como de costume. Cheguei à mesma conclusão durante uma análise de teste nas minhas costas. Eu reparei o ponto de entrada e testei várias estratégias de saída. Então eu reparei a estratégia de saída; e testou vários pontos de entrada.
A excelente estratégia de saída sempre resultará em um sistema lucrativo. Ao contrário da saída pobre; Em grande parte, irá destruir qualquer estratégia de ponto de entrada.
A propósito; O MFE e o MAE são uma ferramenta muito boa para encontrar / modificar o ponto de parada ou saída do sistema.
Quais foram os parâmetros para parar? Thanx.
Obrigado pela postagem. Seu sistema considerou entradas de pirâmide? Isso pode mudar os resultados um pouco, porém acho que o takeaway geral permanecerá o mesmo.
Isso é interessante, mas não há informações suficientes para chegar a uma conclusão. Gostaria que você forneça o seguinte:
(2) taxa de comissão.
(3) Compre e mantenha o desempenho para o conjunto combinado.
Eu duvido muito que, após a inclusão da comissão e o deslizamento, este sistema pode vencer o buy & amp; aguarde.
Eu não posso concordar totalmente que a saída é mais importante do que a entrada. Tome simples fuga de canais, por exemplo. Se você corrigir os dias de interrupção e mudar os dias de saída para 15 dias, 20 dias ou 30 dias, você verá que a diferença de desempenho não é tão dramática. Mas se você mudar os dias de folga de 20 dias, 50 dias, 100 dias e corrigir os dias de saída, você verá uma enorme diferença de desempenho. Seu artigo mostra apenas uma entrada aleatória pode ter lucro. Mas não pode mostrar saída é mais importante do que a entrada. Na minha opinião, se quiser projetar um sistema excelente, a entrada é a chave, basta usar apenas 20 dias de baixa como saída e algum filtro de saída (saída de alta volatilidade), esta saída simples é melhor do que a parada ATR parar a maior parte do tempo pelo menos do meu teste, porque faz um trabalho melhor para ganhar lucro.
@Mirec & # 8211; as paradas de trânsito são baseadas em 2-ATR para o primeiro estudo e um intervalo de 2 a 10 ATR para a curva compósita.
Não computei a taxa de vitória exata, pois eu apenas exibi as curvas de equidade, devido ao alto número de testes e negócios. No entanto, acabei de executar uma dúzia de testes aleatórios e todos eles mostram uma taxa de Win de aproximadamente 36% & # 8211; bastante típico de uma tendência seguinte (obviamente, a relação Vitória / Perda é> 1).
A simulação foi sem fricção (sem comissão, sem derrapagens)
Não tenho certeza se o Buy-and-Hold é o melhor benchmark para esta estratégia, uma vez que é longo e curto, mas valeria a pena comparar. Vou tentar ver o que posso fazer.
@Jing, concorda que as entradas não são completamente irrelevantes. O objetivo do post não era mostrar que as saídas eram mais ou menos importantes do que entradas. Era apenas para ilustrar o argumento de Harding com um teste, e sim, parece que as entradas aleatórias podem ser rentáveis ​​ao adicionar paradas e sem objetivos de lucro e # 8230;
Mas eu não acho que as entradas são & # 8220; a chave & # 8221 ;. Como Pretorian estava dizendo, muitos feiticeiros de mercado não dão conselhos sobre entradas, mas sim no dimensionamento de posição e gerenciamento de dinheiro, o que é o # 8211; para mim & # 8211; também inclui permitir que os lucros sejam executados (como sua saída de 20 dias seria).
Sim, eu concordo plenamente que o dimensionamento da posição, o gerenciamento de dinheiro e o lucro são mais importantes porque esse conceito é o mais & # 8220; robusto & # 8221 ;. Para entradas, você pode otimizar isso para se ajustar a curva histórica, mas ninguém pode garantir que esta entrada funcionará de forma excelente no futuro, de modo que uma excelente entrada pode ser suscetível ao ajuste da curva. Mas o dimensionamento da posição, a gestão do dinheiro e a geração de lucro são mais robustas e universais, não importa como os mercados mudam, esses conceitos são muito robustos. Após 20 anos, uma regra de entrada excelente anterior pode não funcionar bem, mas a gestão do dinheiro e fazer com que o lucro voe sempre funcionem.
Executei um teste rápido com Buy-and-Hold simples dos mesmos 22 instrumentos.
Eu normalizei os resultados com as curvas na postagem para desvio padrão de retorno mensal igual e o CAGR é 5,29% com um MaxDD de 80,34%.
Claro que a comparação não é 100% realista, pois as estratégias na publicação são testadas sem atrito (enquanto uma estratégia da vida real como essa ficaria sujeita a comissões e deslizamentos ao contrário de um simples Buy and Hold).
Mais uma pergunta. Então, na verdade você tem apenas uma parada? (o stoploss inicial é o mesmo que o fim da parada?).
Não é o standart ATR 14 dias não 39?
É tão difícil incluir comissões em seu teste? Se você puder testar, deve ser fácil incluir uma taxa de comissão fixa. A maioria dos backtesters já tem a opção, não há necessidade de fazer nada.
Não há como sabermos quão realistas são esses testes, a menos que haja uma comissão incluída.
Quantos comércios estavam lá na média por corrida?
Concordo totalmente que a gestão do dinheiro é a chave ... É um conceito engraçado, mas, de fato, o gerenciamento do dinheiro é o CEO do sistema de negociação múltipla. Então, asseguremos que o melhor CEO esteja sempre do nosso lado;)
Mas voltando a entradas e estratégias de saída. Na postagem; A entrada aleatória representou múltiplas estratégias de entrada (Note que diferentes estratégias não mudam apenas parâmetros) enquanto conserta o ponto de saída. E, de fato, o resultado foi um sistema lucrativo.
Agora vamos considerar o contrário; testando a entrada fixa (mesmo cesta de estratégias comprovadas do ponto de entrada, como no relatório de tendência da tendência) e elaborar estratégias de saída aleatórias. Significando vender ou segurar aleatoriamente! O sistema apenas resultará em perdas com certeza, o que confirma o ponto desta publicação.
O seguimento da tendência baseia-se no conceito de deixar o lucro correr e reduzir as perdas; e a única maneira de fazer isso é controlando a saída não a entrada!
Mas definitivamente; Eu daria importância tanto à entrada quanto à saída (na negociação ao vivo) para me dar o máximo possível de expectativa matematicamente positiva. E então, projete um sistema de gerenciamento de dinheiro que possa me dar o máximo possível de significância geométrica de retorno.
Espero que tudo esteja bem com seu site agora.
Sua análise é impressionante, mas apenas diz o desempenho médio do estilo # # 8220; monkey & # 8221; negociação para um grande número de instrumentos. Não diz qual é a porcentagem de comerciantes que irá superar esta média e, mais importante, a porcentagem daqueles que falharão. Isto é porque, o que você calculou não é o desempenho de um sistema específico, mas uma média de muitos sistemas que comercializam muitos contratos de futuros.
Tenho visto discussões semelhantes em vários fóruns recentemente e preparei uma análise para ilustrar os problemas envolvidos:
Além de alguns problemas de iniciação, o site parece estar funcionando bem agora # 8211; obrigado.
@Mirec: 14 dias é realmente um valor padrão. Observe que a constante de suavização da média móvel exponencial na Trading Blox é calculada de uma maneira diferente da média móvel mais específica de ATR Wilder, de modo que:
TB / clássico EMA Days = (Wilder Days x 2) & # 8211; 1.
Days Wilts = (Days EMA normal + 1) / 2.
Assim, um ATR de TB de 39 dias é igual a um Wilder ATR de 20 dias, que é um valor bastante padrão também.
@Rick: não é difícil incluir todos os custos de fricção (com o Trading Blox de qualquer maneira). Esta (omissão) é realmente uma escolha para evitar fazer pressupostos em comissões e montantes de deslizamento, que é variável para cada comerciante com base em tamanho, corretor, mercado, etc. (e que definitivamente pode ter um impacto não negligenciável como discutido anteriormente aqui e aqui).
Então, eu geralmente prefiro deixar isso fora da equação (com o risco de tornar os resultados # 8220; crus & # 8221; menos realistas) e permitir que os leitores interpretem os resultados com base em seus pressupostos de custos de fricção. Eu concordo que nem muita informação foi fornecida para fazer isso, no entanto. O número de transações e turnos por milhão seria bom iniciante e eu verificarei o teste acima.
No entanto, para este estudo específico, eu simplesmente queria testar se entradas aleatórias + gerenciamento de dinheiro com medidas de dimensionamento e paradas de volatilidade podem exibir uma tendência positiva (o que eles fazem), em oposição a um sistema totalmente aleatório, que deve exibir resultados aleatórios ( ou seja, a tendência neutra é longa, com a frequência que fica curta). Isso não significa que o sistema seja rentável / comercializável na vida real.
Eu estava realmente pensando em escrever um post de acompanhamento que abordará algumas dessas questões. Fique atento & # 8230;
@Ali, saídas aleatórias, I & # 8217; provavelmente testaremos na publicação de acompanhamento.
@Michael: Eu executou propositadamente muitos testes para calcular uma média para detectar a tendência de tais sistemas. O desempenho de um sistema / comerciante individual não é estatisticamente representativo do processo subjacente em jogo. O mesmo conceito serve para o uso de múltiplos instrumentos & # 8211; como eu estava dizendo em uma postagem de diversificação:
Todo comércio / instrumento pode ser visto como uma partícula composta por um elemento aleatório (grande) e uma borda menor que tentamos extrair através de um sistema mecânico.
É assim que vejo diversificação: ao adicionar um grande número de elementos principalmente aleatórios, você pode garantir que movimentos aleatórios tenham algum efeito de cancelamento um do outro. Tudo o que resta é coletar a pequena vantagem de todos os instrumentos através da (s) sua (s) estratégia (s) de negociação preferida.
Eu acho que as entradas têm sua importância no design do sistema, mas eu tenderia a acreditar e # 8211; Como David Harding faz & # 8211; que eles têm menos impacto nos retornos globais do sistema, no contexto dos sistemas de Tendência Seguindo pelo menos & # 8211; algo que eu tente testar em uma publicação de seguimento.
Oi Jez, excelente postagem. Obrigado por publicá-lo.
Uma vez que você publicou os retornos médios dos testes múltiplos em ambos os casos, eu estava pensando se você poderia dar alguns números sobre quais foram os piores casos e melhores casos, ou um gráfico com todos os vários desempenhos de cada corrida, para cada caso, para ver quão consistente é o retorno ao longo do tempo com um único teste e uma média. Alternativamente, apenas para entender o que é o pior e melhor saque e os retornos que você encontrou em seus testes também seriam úteis.
Obrigado novamente por seu trabalho!
& # 8220; eu acho que as entradas têm sua importância no design do sistema, mas eu tenderia a acreditar - como David Harding faz - que eles têm menos impacto nos retornos globais do sistema, no contexto dos sistemas Trend Following pelo menos - algo que eu ' Vou tentar testar em uma postagem de seguimento. & # 8221;
Esta é uma declaração muito interessante, mas precisa ser comprovada, acho que você já concordou com isso. O meu ponto é que, IMO, é claro, isso não pode ser comprovado pela diversificação e / ou entradas aleatórias, porque estes são "muitos métodos de sistemas" e resultados de desempenho são médias.
Eu também penso, como outros já comentaram, que você deve incluir comissões em seus estudos. Você pode usar os níveis de comissão do IB como representantes. Isso é importante porque, como demonstrei recentemente em uma resposta a um artigo do Grupo Bespoke sobre o desempenho de um sistema simples baseado na compra no close & # 8211; vendendo no dia seguinte, para a SPY, a ruína total é possível devido apenas a comissões, embora estudos sem comissões mostrem retornos espetaculares. Você pode encontrar o estudo aqui: bit. ly/ib69sQ.
Estou ansioso para mais de seus testes em relação às entradas de tendência.
Não entendo seu ponto de vista sobre a média. Para mim, a média de um processo aleatório é absolutamente necessário para espremer a aleatoriedade e detectar a tendência central (e outros aspectos como a dispersão, etc.).
Sem a média de muitas corridas aleatórias, mas sim dependendo de uma corrida aleatória, não há como entender quanta aleatoriedade desempenhou um papel nos resultados alcançados, apenas examinando os resultados.
É por isso que penso que é vital a média ao executar testes aleatórios.
Se você pensa sobre isso, este é exatamente o mesmo conceito que quando você executa um teste de estratégia em um único instrumento: você ainda quer gerar muitas negociações para esse sistema de mercado para detectar uma tendência e não ser mal dirigido pelo resultado (principalmente aleatório) de um único comércio. Um back-test em muitas negociações permitirá determinar a tendência desse sistema de mercado.
Eu não vejo a diferença com a execução de muitos back-tests e a média de seus resultados para detectar a tendência da estratégia, ou seja, em vez de & # 8220; promediar & # 8221; os resultados parcialmente aleatórios de muitas negociações em um instrumento, I & # 8220; média & # 8221; os resultados parcialmente aleatórios de muitos sistemas (que passam a negociar múltiplos instrumentos porque este é o estilo de negociação que quero testar # 8211, mas não vejo como isso afeta o conceito geral de # 8220; progride um grande número de teste aleatório # 8221;).
Eu não disse que a média não é útil. Acabei de dizer que pode ser enganosa em algum contexto. Eu vou dar um exemplo:
Digamos que, em um possível universo paralelo, existem apenas 4 gestores de fundos com os seguintes retornos anuais médios:
What is the meaning of saying that the average yearly return of managers in that world is 3.5%? Even if we state the standard deviation of 11.03?
A more informative statement would be to say that 75% of advisors, or 1 out of 4 have failed.
Now as far as my specific comment maybe you didn’t read my blog ( bit. ly/goBvuF).
Along with the good tests you did I believe you should also calculate the number of systems that fail on the average because when you use random entries, you get many possible systems based on the tossing sequences obtained. Should we assume that the returns are normally distributed? I have not seen such study. What about if the distribution is skewed and a large percentage of those systems fail? Maybe systems that were lucky enough to have the right tossing sequence were profitable. That depends on the size of trades and of stop-losses.
I do not know the answers. This is why I asked. I did not question the use of averages and standard deviations. I question the shape of the distribution of the returns of the many possible systems the tossing a coin generate for the specific data you used.
The same burst of activity at the Trading Blox Forum 4 years ago, which created the code you ran for this blog entry, actually tested THREE hypotheses:
H1. (Random entries) + (trailing stop exits) are profitable, even after $100/contract slippage and commission are charged.
H2. (Trend following entries) + (random exits) are profitable after C&S are charged.
H3. (random entry timing) + (random exit timing) but not random direction-of-trade, is profitable after C&S. On randomly chosen entry date, enter in the direction of a classical trend detection indicator such as MACD etc. Then exit at a random exit date. This is profitable.
All three of them were found profitable, even with $100/contract C&S, when the trend following parameters / trailing stop parameters are set to very long term trading, and the stop widths are commensurately wide.
These three test results suggest some conclusions:
C1. “Good entries” are not required for profitability.
C2. “Good exits” are not required for profitability.
C3. Neither “good entries” nor “good exits” are required for profitability.
By the way, some of the charts of these results on the Blox Forum are awesome! bit. ly/i5LTNH ; bit. ly/dLMD2y.
In the first link you gave only the exists are random. The entries are rule-based.
In the second link, they are talking about a trade direction filter.
Unless I missed something, there are no cases of random entry.
None of your 4 conclusions appear to be derivatives of those links.
@Pumpernickel: Thanks for the pointer on these TB threads. Seems I only caught the first instalment of what became a “randomness mini-series” on the TB forum (I had not seen these additional 2 posts, only an earlier one, which I linked to in the Credits section of the post, and where only random entries where discussed.
Shame I did not find it earlier though, as the number of comments and questions on this post pushed me to prepare a follow-up post with more random logic testing, and that study/code could have been useful to look at/reuse the code. Well, the code for these other random systems was not too difficult to write and it is good in a way though, as this additional testing will not have been impacted by the hindsight knowledge of the results from my predecessors.
My next tests are also slightly different (#1: random entries and profit targets, #2: random entries (direction) and random exits, #3: MA cross-over entries and random exits, #4: MA cross-over entries and target profits), so hopefully they will complement the findings on these TB threads.
The one that seems to overlap is MA entries with random exits, but in my test the return is so small compared to the volatility that I cannot see much statistical significance in the results.
The other difference is that I did not consider any commission/slippage, as discussed in comments above…
@Rick: check the other thread (linked to in credits section of the post) for the study by sluggo on random entries.
Rick, there were three conclusions (not 4 as you typed). Among the many useful Blox Forum posts on the topic, here are three specific messages by 3 different authors, that contain test results which support the three conclusions above.
Please take a few minutes to surf around the Forum, looking at old threads and old topics. There is quite a bit of great stuff there, waiting to be (re)discovered. Heck, you may even decide to join.
Note that H3/C3 use random entry *timing* and random exit *timing*, but on the randomly chosen entry date, they always trade in the *direction* of the (long term) trend. They use a bullish-or-bearish indicator to suggest whether it’s best to enter long or enter short on that date.
C1: One guy claims the system lost money 100% of the time and another claims it made money 100% of the time but CAGR is very small.
I think the positive bias some people got may be attributed to several factors, including not properly rolling contracts.
In C1 I do not see any conclusive evidence of random-entry/ATR exit making money. I see conflicting reports and low returns.
In C2, it is claimed that pure random entry exits were profitable only 2 times out of 50. They used an ADX burst and other entry methods to fix that.
In C3, I think the claims are wired. The input data are first filtered using moving averages.
As a conclusion, I don’t see where you got your conclusions. These posts prove nothing, save the fact that in most cases exhibit a wrong approach. I also sense some desperate attempts to prove something is working the reason for which are not very clear.
Neither C1 – C2 nor the posts by Jez have proved that random entry/ATR exit is a profitable trend-following system. Jez did not use commissions and never stated how many runs are unprofitable out of the 200 he ran.
Hello Jez, Good study. The take away is valid.
However, I would like to emphasize one defect in the study as already pointed out by Michael.
Your choice of averaging monthly returns over multiple random realizations actually BIAS the volatility (and hence the drawdown statistic) DOWNWARD significantly. This is just simple statistical artifact.
As an illustration, I performed a simple simulation. Let’s say we have a strategy with monthly return which TRULY follows Normal distribution with mean 1.5% and standard deviation of 10%. We sample it for 100 months. Then we repeat the sampling 200 times. What you did basically was to average the each month return based on 200 sampling. This gives 100 averaged monthly returns. This averaged return, will still have the same mean value of the strategy. However, the volatility is greatly reduced by the averaging process. Consequently, the drawdown figure is reduced also.
The picture shown in the following link highlight my point. The black bold line is the resulting equity curve from the averaged monthly return.
If you are into R programming, you can replicate the simple study with the following codes:
Indeed, for the averaged monthly return, the sample average is 1.509% and the volatility is greatly reduced to 0.77%.
Of course, the strategy you are testing do not produce monthly returns that is normally distributed. However, the impact of averaging randomly produced monthly returns on BIASING the drawdown downward is still valid.
In light of that issue, I think the Performance Stats which remain valid are CAGR and Average Monthly Rtn.
For the risks measure, I suggest you calculate the average of maximum drawdowns of each sampling. It will also be useful to get the distribution of the drawdowns, e. g. 10% percentile, 25% percentile, median, etc.
I wanted to clarify something about bet sizing technique.
When I came across this post I went back to my copy of the complete turtle trader and looked up the mechanics of this technique.
When you are using this ATR (or “N”) technique on futures, as I understand it, you are taking the cost of buying the future on a per point basis and multiplying it by the number of points that make up the ATR.
Then you multiply that number by the size you want your stop loss (let’s say 2ATR’s) to be and then divide by the amount by % of your total portfolio that you want to risk.
But what if you wanted to use this strategy on a stock instead?
Would you just divide the amount of equity you are willing to risk (say 1%) by the 2ATR stop number or would it require some other calculation?
Great post – look forward to hearing from you.
In essence, this is how you would do it to “translate” the rule directly to stocks instead of futures.
Coincidentally, a post was created on the TB forum a few days ago, discussing a very similar issue (maybe started by you under a different avatar):
which highlights potential problems linked to the fact that stocks do not have embedded leverage and this position sizing technique “could” result in total allocation going over the available equity.
Making averages could be misleading. Sometimes it is best to visualize all 200-500 colored equity curves in one picture to see the robustness. Do you have something of this sort.
Agree, averages could be the tree that hides the forest (although I really wanted to test for a central tendency here) – unfortunately I do not have these multiple equity curves available – desculpa.
It appears that the trailing stop distance of 2 x ATR was arbitary. The comparison against the mix of stop distances shows that 2 x ATR is better than a mix between 2 and 10 x ATR. However, it doesn’t show whether 2 x ATR is optimal.
Has anyone run the same test with suitable sample sizes to compare the performance of 1 x ATR vs 2 x ATR vs 3 x ATR etc to try to pinpoint the optimal trailing stop distance?
Not that I am aware of, but that would be a good idea for a next post! I did do something similar with Profit Targets a while back though: automated-trading-system/profit-targets-trend-following/
I was wondering if you would be able to supply a simple bell curve of CAGR and MAXDD. I would like to see where the range and majority of the CAGR and MAXDD lies.
The methodology I used for this test was actually to average all the random simulation iterations on a monthly basis (ie to simulate re-balancing) instead of running all simulations on their own and averaging their end results. As such, I do not have such CAGR/MaxDD data… But if you are interested you might want to check that post: automated-trading-system/trading-diversification-free-lunch/
which shows the spread of CAGR/MaxDD for another randomized test (to do with portfolio selection that one).
Hi, I am having trouble working out how you use the ATR. When I look at an ATR indicator, the figure is something like 0.0019, so how do you convert this into the number of pips for the stoploss?
Usually an ATR-based stop is just a way to place the stop price N number of ATRs from the entry price.
& # 8211; Buy Long EURUSD at 1.31 (this is not a recommendation! ;-)
& # 8211; Calculate the ATR, maybe get a value like 0.01.
& # 8211; Set the stop so that stop price is Buy_Price – N x ATR: if N = 1, stop price = 1.30 (1.31 – 0.01), if N = 3, stop price = 1.28, etc. (note that for Short Positions you’d have Sell_Price + N x ATR)
This is a fairly neat way to adjust the stop taking into consideration the recent volatility of the instrument (as opposed to a fixed % amount, etc.)
Thanks for the reply Jez. So, right now EUR/USD is 1.32338. ATR is 0.00092. Assim:
Stop price = 1.32338 – (2 x 0.00092)
Stop price = 1.32338 – 0.00184.
Stop price = 1.32154.
That’s a stop loss of just 18.4 pips I think?
It doesn’t seem enough… Or is it just that the ATR is low right now?
ATR value sounds low but it depends on the period used to calculate it (ie an ATR(5) on 1-min bar will be much slower than an ATR(20) on daily bars).
Otherwise calc looks good.
Being new to trading i am a bit puzzled with these stops. Does adapting the trailing stop daily mean setting a new order each day with a new trailing stop? Doesn’t this mean that the trailing stop will only be met if the intraday change exceeds f. e. 2 ATR? So, you create each day a new high from which to the trailing is done. Is this meaningfull?
I suppose the stop and trailing stop also meant in this text is always 2 ATR? Or is this only the initial stop?
Obrigado pela ajuda.
Newone, the trailing stops typically do not “go down” (ie it basically trails the price by being at most 2/3/5 ATRs away: every time the price makes a new high – for a long position – the stop is placed 2/3/5 ATRs away but when the price goes back down, the stop does not)
Jez, thank you very much for this information. I understand u probably place new orders daily, but keep the stops in place in case the price dropped, and u raise the stops in case the prise rose. How about doing this on a monthly basis? Isn’t this more safe in order to prevent unnessasarry stop-out due to whipsawwing?
I’m trying to follow trends using turbo’s. Do you know turbo’s or speeders? We have them in europe, it’s basically following for example a stock using a hedge (leverage). I think this is more understandeable then options and futures. You can never loose more than you invested either. What is your idea about trading such products? I don’t find much information on the net about opinions on trading these.
Thanks for your information. I think your site is very informative and inspiring to people new to the business like myself :)
Deixe um comentário (Cancelar)
Atualizações gratuitas.
Posts Populares.
Procure o blog Au. Tra. Sy.
Global Futures Broker.
Au. Tra. Sy blog, Systematic Trading, pesquisa e desenvolvimento, com um sabor de Trend Following.
Descargo de responsabilidade: o desempenho passado não é necessariamente indicativo de resultados futuros. O comércio de futuros é complexo e apresenta o risco de perdas substanciais; Como tal, pode não ser adequado para todos os investidores. O conteúdo deste site é fornecido apenas como informação geral e não deve ser tomado como conselho de investimento. Todo o conteúdo do site, não deve ser interpretado como uma recomendação para comprar ou vender qualquer instrumento financeiro ou de segurança, ou para participar de qualquer estratégia de negociação ou de investimento específica. As idéias expressas neste site são apenas as opiniões do autor. O autor pode ou não ter uma posição em qualquer instrumento financeiro ou estratégia acima referida. Qualquer ação que você toma como resultado de informações ou análises neste site é, em última análise, sua exclusiva responsabilidade.
RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS TEM MUITAS LIMITAÇÕES INERENTES, ALGUNS DESCRITOS ABAIXO. NENHUMA REPRESENTAÇÃO ESTÁ FAZENDO QUE QUALQUER CONTA VOCE OU POSSIBILIDADE DE ALCANÇAR LUCROS OU PERDAS SIMILARES ÀOS MOSTRADOS; POR FAVOR, HÁ DIFERENÇAS FREQUENTEMENTE SHARP ENTRE RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS E OS RESULTADOS REAIS REALIZADOS POR TODOS OS PROGRAMAS DE NEGOCIAÇÕES PARTICULARES. UMA DAS LIMITAÇÕES DOS RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS É QUE ESTÃO GERALMENTE PREPARADAS COM O BENEFÍCIO DE HINDSIGHT. ADICIONALMENTE, A NEGOCIAÇÃO HIPOTÉTICA NÃO IMPORTA RISCOS FINANCEIROS, E NENHUM GRUPO DE NEGOCIAÇÃO HIPOTÉTICA PODE COMPLETAMENTE CONTA PARA O IMPACTO DO RISCO FINANCEIRO DE NEGOCIAÇÃO REAL. POR EXEMPLO, A CAPACIDADE DE PERDER OU DE ADESIVAR A UM PROGRAMA DE NEGOCIAÇÃO ESPECÍFICO EM ESPIRRO DE PERDAS DE NEGOCIAÇÃO SÃO PONTOS MATERIAIS QUE PODEM IGUALMENTE AFETAR EFECTUAR RESULTADOS REAIS DE NEGOCIAÇÃO. HÁ NOMBROSOS OUTROS FATORES RELACIONADOS COM OS MERCADOS EM GERAL OU NA EXECUÇÃO DE QUALQUER PROGRAMA ESPECÍFICO DE NEGOCIAÇÃO QUE NÃO PODE SER TOTALMENTE COMPTABILIZADO NA PREPARAÇÃO DE RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS E TODOS OS QUE PODEMOS ADVERSAMENTE EFECTUAR OS RESULTADOS DE NEGOCIAÇÃO.
ESTAS TABELAS DE DESEMPENHO E RESULTADOS SÃO HIPOTÉTICOS DE NATUREZA E NÃO REPRESENTA NEGOCIAÇÕES EM CONTAS REAIS.