Comparando o Backtesting e a execução do sistema de negociação ao vivo: depois de um milhão de trades, os comerciantes sistemáticos quase sempre usam backtesting para avaliar o desempenho passado de um algoritmo de negociação. Esta é uma ferramenta incrivelmente valiosa, pois nos permite obter uma idéia de como um algoritmo de negociação teria realizado no passado sem ter de realmente trocar um sistema por longos períodos de tempo. No entanto, toda a utilidade do backtesting depende de quão bem as simulações modelam o desempenho do passado e, portanto, está aberto a muitas armadilhas que surgem de várias preocupações práticas. Devido ao acima descrito, é muito importante realizar comparações de teste ao vivo em que um período comercializado seja comparado com um backtest desse mesmo período para ver se os resultados 8211, independentemente de serem positivos ou negativos, coincidem. Na publicação de hoje8217, quero discutir uma análise da consistência de teste ao vivo que fiz com o uso de dados de mais de 1 milhão de negócios ao vivo, tirados de mais de dois mil sistemas criados pela Asirikuy. Há várias maneiras pelas quais um backtest pode tornar o passado melhor do que o que realmente teria sido. Na negociação real, geralmente há problemas de liquidez, cronometragem e propagação que, em geral, são muito difíceis de ter em consideração no backtesting. No comércio de Forex, os dados de liquidez históricos são muito difíceis de obter, enquanto o deslizamento é quase impossível de contabilizar devido ao fato de que as velocidades históricas de conexão e os tempos de resposta são desconhecidos. Os dados do Tick podem aliviar a preocupação do spread 8211, pois os dados do tick incluem dados da Bidask 8211, mas isso é específico do corretor e raramente pode ser obtido para qualquer intermediário em particular por mais de alguns anos. Se as simulações forem realizadas sem considerar nenhum dos 8211 acima, sem dados de liquidez, assumindo execuções perfeitas e com spreads constantes 8211, então é crítico para ver se esses pressupostos realmente levam a combinações aceitáveis entre backtesting e negociação ao vivo. Se algum desses pressupostos leva a problemas significativos, então as simulações precisam ser mais pessimistas para se alinhar com esses custos aumentados. Graças ao fato de termos centenas de usuários que negociam milhares de estratégias de negociação em suas próprias contas, conseguimos coletar um banco de dados com milhões de negócios, juntamente com seus preços reais de entrada e saída que podemos comparar com nossos backtests para ver como Bem, nossas simulações representam o passado recente. Em primeiro lugar, podemos ver se nossa lógica de negociação de backtesting e live é realmente idêntica e, em segundo lugar, podemos ver se as questões acima relacionadas com os custos de deslizamento e spread afetam nossa negociação de forma significativamente negativa. Analisamos um total de 76.813 sinais que foram executados em muitas contas de negociação diferentes. Para cada sinal, calculamos os preços médios de entrada e saída 8211 usando dados de todas as negociações que foram realizadas devido a esse sinal 8211 e isso nos permite estimar o quanto a entrada e a saída se desviaram de forma favorável ou desfavorável. Em média, nosso desvio total (desvio aberto mais desvio próximo, determinação de favorabilidade considerando direção comercial para cada caso) foi de -1,37 pips, o que significa que, em média, cada comércio executou 1,37 pips menos favoravelmente do que o previsto por nossas simulações, isso pode ser imaginado como pagar uma Além de 1,37 pips por troca de custos de spread. A primeira imagem nesta publicação mostra os resultados por par. Aqui podemos realmente ver que, para 4 em cada 6 pares, temos desvios realmente favoráveis (EURJPY 0,3, EURUSD 0,81, GBPUSD 2,05, USDJPY 1,17), o que significa que os spreads que usamos em nossas simulações são provavelmente boas estimativas para esses símbolos e os atrasos Em execução, obtemos são favoráveis ou baixos o suficiente para não importar de forma significativa. No entanto, existem dois casos com resultados negativos, o primeiro é o USDCHF (-1,53) e o segundo é o GBPJPY (-8,78). No primeiro caso, o desvio não é muito alto, mas no segundo, temos um resultado tremendamente negativo, provavelmente contabilizando a maior parte da razão pela qual nossa principal média por comércio é negativa. O motivo do acima mencionado é devido ao fato de que o GBPJPY é muito mais volátil que os outros pares e porque usamos uma propagação de 5 pips para este símbolo que é 8211 como mostrado pela evidência acima 8211 muito provavelmente muito baixo. Embora 5 pips estejam acima do mercado médio de Oanda espalhados por este símbolo, não dá espaço suficiente para perdas adicionais devido ao deslizamento e alargamento. A segunda imagem mostra os desvios quando divididos por negociações abertas em horas diferentes. É evidente que todas as horas não são iguais e até mesmo para o GBPJPY muito negativo parece haver algumas horas em que os desvios tendem a ser positivos. Você também pode ver alguns casos em que os desvios são extremamente positivos 8211, por exemplo, os negócios de GBPUSD abertos na hora 8 8211, isso está relacionado principalmente com o fato de que os negócios abertos a esta hora enfrentaram notícias positivas como um todo por acaso e potencialmente também enfrentaram algumas importantes Eventos de mudança de mercado como o Brexit ou o cartão flash GBP positivamente. No entanto, é improvável que esses desvios persistam durante um período de tempo significativamente longo, pois provavelmente são a consequência desses eventos raros que favoreceram algumas estratégias mais do que outras por mera sorte. Espero que esses desvios se tornem mais baixos e inferiores em função do tempo, dando-nos uma curva muito mais suave após alguns anos de negociação. Por esse mesmo motivo, precisamos levar mais tempo e reunir mais dados antes de considerar quaisquer ações que envolvam diretamente essa informação (como os sistemas de mineração que comercializam as horas em que os desvios deverão ser favoráveis). O acima mostra que nossos custos de expansão de simulação provavelmente precisam ser aumentados significativamente para o GBPJPY e talvez apenas moderadamente para o USDCHF. Também mostra que nossa execução foi boa em todos os tipos de 8211 na maioria dos símbolos, e que os símbolos de liquidez mais altos apresentam desvios mais baixos do que os símbolos de liquidez mais baixos (não é surpreendente, pois esses aumentos nos custos estão principalmente relacionados com atrasos de execução e propagação Alargamento). Agora codificamos alguns scripts para realizar a análise acima todas as semanas para que possamos manter as guias atualizadas sobre a forma como nossos sistemas executam e se as nossas simulações se alinham ou não com essas execuções. Se você quiser saber mais sobre a nossa comunidade e como você também pode criar suas próprias estratégias de negociação algorítmicas, considere se juntar a Asirikuy. Um site repleto de vídeos educacionais, sistemas de negociação, desenvolvimento e uma abordagem sólida, honesta e transparente para negociação automatizada. Estratégias. Como ganhar com sistemas de negociação mecânica Muita tinta foi dedicada a identificar as causas das falhas nos sistemas de negociação mecânica, especialmente após a facto. Embora pareça oxymoronic (ou, para alguns comerciantes, simplesmente moronic), a principal razão pela qual esses sistemas de negociação falhar é porque eles dependem demais da natureza mãos-livres, fogo e esquecimento do comércio mecânico. Os próprios algoritmos não têm a supervisão humana e a intervenção necessárias para ajudar os sistemas a evoluir em conjunto com as mudanças nas condições do mercado. Falha no sistema de negociação mecânica ou falha de comerciante Em vez de lamentar uma falha no sistema de comércio, é mais construtivo considerar as maneiras pelas quais os comerciantes podem ter o melhor dos dois mundos: isto é, os comerciantes podem aproveitar os benefícios dos sistemas de negociação mecânica gerenciados por algoritmos , Tais como execuções automáticas de fogo rápido e decisões comerciais sem emoção, enquanto ainda alavancam sua capacidade humana inata para o pensamento objetivo sobre falhas e sucesso. O elemento mais importante de qualquer comerciante é a capacidade humana de evoluir. Os comerciantes podem mudar e adaptar seus sistemas de negociação para continuar ganhando antes que as perdas se tornem financeiramente ou emocionalmente devastadoras. Escolha o tipo certo e quantidade de dados de mercado para testes Os comerciantes bem-sucedidos usam um sistema de regras repetitivas para obter ganhos de ganhos de ineficiências de curto prazo no mercado. Para os comerciantes pequenos e independentes no grande mercado de negociação de valores mobiliários e derivativos, onde os spreads são finos e a concorrência é feroz, as melhores oportunidades de ganhos provêm de detectar ineficiências do mercado com base em dados simples e fáceis de quantificar, agindo assim tão rapidamente quanto possível. Quando um comerciante desenvolve e opera sistemas de negociação mecânicos baseados em dados históricos, ele ou ela espera ganhos futuros com base na idéia de que as ineficiências do mercado atual continuarão. Se um comerciante escolher o conjunto de dados errado ou usar os parâmetros errados para qualificar os dados, podem ser perdidas oportunidades preciosas. Ao mesmo tempo, uma vez que a ineficiência detectada em dados históricos não existe mais, o sistema de negociação falha. As razões pelas quais desapareceu não são importantes para o comerciante mecânico. Apenas os resultados são importantes. Escolha os conjuntos de dados mais pertinentes ao escolher o conjunto de dados a partir do qual criar e testar sistemas de negociação mecânica. E, para testar uma amostra grande o suficiente para confirmar se uma regra de negociação funciona consistentemente em uma ampla gama de condições de mercado, um comerciante deve usar o período prático mais longo de dados de teste. Portanto, parece apropriado construir sistemas de negociação mecânica com base no conjunto de dados históricos mais longos possível, bem como no conjunto mais simples de parâmetros de projeto. A robustez é geralmente considerada a capacidade de suportar muitos tipos de condições de mercado. A robustez deve ser inerente em qualquer sistema testado em um longo período de tempo de dados históricos e regras simples. Testes longos e regras básicas devem refletir a maior variedade de possíveis condições de mercado no futuro. Todos os sistemas de negociação mecânica acabarão por falhar porque, obviamente, os dados históricos não contêm todos os eventos futuros. Qualquer sistema construído com dados históricos acabará encontrando condições não históricas. A visão e a intervenção humanas impedem que estratégias automatizadas escapem dos trilhos. As pessoas da Knight Capital sabem algo sobre o snafus comercial. Simplicidade ganha por sua adaptabilidade Sistemas comerciais bem sucedidos são como organismos vivos e respiratórios. Os estratos geológicos do mundo estão cheios de fósseis de organismos que, embora adequados para o sucesso a curto prazo durante seus próprios períodos históricos, eram muito especializados para a sobrevivência e adaptação a longo prazo. Os sistemas simples de negociação mecânica algorítmica com orientação humana são os melhores porque podem sofrer uma evolução rápida e fácil e uma adaptação às mudanças nas condições ambientais (mercado de leitura). As regras comerciais simples reduzem o impacto potencial do viés de mineração de dados. O desvio da mineração de dados é problemático porque pode exagerar o quão bem uma regra histórica será aplicada em condições futuras, especialmente quando sistemas mecânicos de negociação são focados em quadros curtos. Os sistemas de negociação mecânica simples e robustos não devem ser afetados pelos prazos utilizados para fins de teste. O número de pontos de teste encontrados dentro de um determinado intervalo de dados históricos ainda deve ser suficientemente grande para provar ou refutar a validade das regras comerciais testadas. Dito de forma diferente, os sistemas de negociação mecânica simples e robustos superarão o viés de mineração de dados. Se um comerciante usa um sistema com parâmetros de projeto simples, como o sistema QuantBar. E testa isso usando o período de tempo histórico mais antigo apropriado, então as únicas outras tarefas importantes serão manter a disciplina de negociar o sistema e monitorar seus resultados no futuro. A observação permite a evolução. Por outro lado, os comerciantes que usam sistemas de negociação mecânica construídos a partir de um conjunto complexo de parâmetros múltiplos correm o risco de pré-evoluir seus sistemas para a extinção precoce. Construa um sistema robusto que aproveite o melhor do comércio mecânico, sem cair em suas fraquezas. É importante não confundir a robustez dos sistemas mecânicos de negociação com sua capacidade de adaptação. Os sistemas desenvolvidos com base em uma multiplicidade de parâmetros levaram a negociações vencedoras durante períodos históricos e, mesmo durante os períodos observados atualmente, são frequentemente descritos como robustos. Isso não é uma garantia de que tais sistemas possam ser ajustados com sucesso uma vez que tenham sido negociados após o período de lua de mel.8221 Esse é um período de negociação inicial durante o qual as condições coincidem com um certo período histórico sobre o qual o sistema se baseou. Os simples sistemas de negociação mecânica são facilmente adaptados a novas condições, mesmo quando as causas profundas da mudança no mercado permanecem incertas e os sistemas complexos são baixos. Quando as condições do mercado mudam, como eles continuamente fazem, os sistemas de negociação que são mais propensos a continuar a ganhar são aqueles que são simples e mais facilmente adaptáveis a novas condições, um sistema verdadeiramente robusto é aquele que tem longevidade acima de tudo. Os sistemas simples de negociação mecânica algorítmica com orientação humana são os melhores porque podem sofrer uma evolução rápida e fácil e uma adaptação às mudanças nas condições ambientais (mercado de leitura). Infelizmente, depois de experimentar um período inicial de ganhos ao usar sistemas de negociação mecânica excessivamente complexos, muitos comerciantes caem na armadilha de tentar ajustar esses sistemas de volta ao sucesso. Os mercados desconhecidos, porém em mudança, podem já ter condenado a extinção de toda a espécie de sistemas mecânicos de negociação. Novamente, a simplicidade e a adaptabilidade às condições em mudança oferecem a melhor esperança de sobrevivência de qualquer sistema comercial. Use uma medida objetiva para distinguir entre sucesso e fracasso. A queda mais comum dos comerciantes é uma ligação psicológica ao seu sistema comercial. Quando as falhas do sistema de comércio ocorrem, é geralmente porque os comerciantes adotaram um ponto de vista subjetivo e não objetivo, especialmente no que se refere a perdas de parada em transações particulares. A natureza humana muitas vezes leva um comerciante a desenvolver um apego emocional a um sistema específico, especialmente quando o comerciante investiu uma quantidade significativa de tempo e dinheiro em sistemas de negociação mecânica com muitas partes complexas, que são difíceis de entender. No entanto, é extremamente importante para um comerciante sair do sistema para considerá-lo objetivamente. Em alguns casos, o comerciante torna-se delirante sobre o sucesso esperado de um sistema, até ao ponto de continuar a negociar um sistema obviamente perdedor muito mais longo do que uma análise subjetiva permitiria. Ou, depois de um período de ganho de gordura, um comerciante pode se casar com um sistema anteriormente vencedor mesmo quando sua beleza desaparecer sob a pressão de perdas. Pior ainda, um comerciante pode cair na armadilha de selecionar seletivamente os períodos de teste ou parâmetros estatísticos para um sistema que já está perdendo, a fim de manter uma falsa esperança para o valor contínuo dos sistemas. Um padrão objetivo, como o uso de métodos de desvio padrão para avaliar a probabilidade de falha atual, é o único método vencedor para determinar se os sistemas de negociação mecânica realmente falharam. Através de um olho objetivo, é fácil para um comerciante detectar rapidamente falhas ou possíveis falhas nos sistemas de negociação mecânica, e um sistema simples pode ser adaptado rápida e facilmente para criar um sistema recém-vencedor mais uma vez. O fracasso dos sistemas mecânicos de negociação é muitas vezes quantificado com base na comparação das perdas correntes quando medidas em relação às perdas históricas ou retração. Tal análise pode levar a uma conclusão subjetiva, incorreta. A redução máxima é freqüentemente usada como a métrica de limiar pela qual um comerciante irá abandonar um sistema. Sem considerar a maneira pela qual o sistema atingiu esse nível de retirada, ou o tempo necessário para alcançar esse nível, um comerciante não deve concluir que o sistema é um perdedor com base apenas na redução. Desvio padrão versus drawdown como uma métrica de falha Na verdade, o melhor método para evitar descartar um sistema vencedor é usar um padrão de medição objetivo para determinar a distribuição atual ou recente dos retornos do sistema obtido enquanto efetivamente comercializá-lo. Compare essa medida com a distribuição histórica dos retornos calculada a partir do teste posterior, ao mesmo tempo que atribui um valor limiar fixo de acordo com a certeza de que a atual distribuição perdedora de sistemas mecânicos de negociação é, de fato, além das perdas normais e esperadas e, portanto, deve ser Descartado como falhado. Então, por exemplo, suponha que um comerciante ignore o nível de retirada atual que sinalizou um problema e desencadeou sua investigação. Em vez disso, compare a actual tendência de perda com as perdas históricas que teriam ocorrido ao negociar esse sistema durante os períodos de teste históricos. Dependendo de quão conservador é um comerciante, ele ou ela pode descobrir que a perda atual ou recente está além, digamos, o nível de certeza 95 implicado por dois desvios padrão do nível de perda histórica normal. Este certamente seria um forte sinal estatístico de que o sistema está funcionando mal e, portanto, falhou. Em contraste, um comerciante diferente com maior apetite de risco pode decidir objetivamente que três desvios padrão da norma (ou seja, 99.7) é o nível de certeza apropriado para julgar um sistema de negociação como falhado. O fator mais importante para qualquer sistema de negociação 8217 o sucesso, seja manual ou mecânico, é sempre a capacidade de tomada de decisão humana. O valor dos bons sistemas de negociação mecânica é que, como todas as máquinas boas, minimizam as fraquezas humanas e capacitam conquistas bem além das que podem ser alcançadas através de métodos manuais. No entanto, quando devidamente construídos, eles ainda permitem o controle firme de acordo com o julgamento dos comerciantes e permitem que ele ou ela se afaste de obstáculos e possíveis falhas. Embora um comerciante possa usar a matemática na forma de um cálculo estatístico da distribuição padrão para avaliar se uma perda é normal e aceitável de acordo com os registros históricos, ele ou ela ainda está confiando no julgamento humano em vez de tomar decisões puramente mecânicas e baseadas em matemática Com base em algoritmos sozinhos. Os comerciantes podem desfrutar o melhor dos dois mundos. O poder dos algoritmos e do comércio mecânico minimiza os efeitos da emoção humana e o atraso na colocação e execução das ordens, especialmente no que diz respeito à manutenção da disciplina stop-loss. Ele ainda usa a avaliação objetiva do desvio padrão para manter o controle humano sobre o sistema comercial. Esteja preparado para a mudança e esteja preparado para mudar o sistema comercial Além da objetividade para detectar quando os sistemas mecânicos de troca mudam dos vencedores para os perdedores, um comerciante também deve ter a disciplina ea previsão para evoluir e mudar os sistemas para que eles possam continuar a ganhar Durante novas condições de mercado. Em qualquer ambiente cheio de mudanças, quanto mais simples o sistema, mais rápida e fácil será sua evolução. Se uma estratégia complexa falhar, pode ser mais fácil de substituir do que modificá-la, enquanto alguns dos sistemas mais simples e intuitivos, como o sistema QuantBar. São relativamente fáceis de modificar on-the-fly para se adaptar às futuras condições de mercado. Em resumo, pode-se dizer que os sistemas de negociação mecânica devidamente construídos devem ser simples e adaptáveis, e testados de acordo com o tipo e quantidade de dados corretos para que eles sejam robustos o suficiente para produzir ganhos em uma ampla variedade de condições de mercado. E, um sistema vencedor deve ser julgado pela métrica apropriada de sucesso. Em vez de se basear em regras de negociação algorítmicas ou níveis máximos de retirada, qualquer decisão sobre se um sistema falhou deve ser feita de acordo com o julgamento humano dos comerciantes e com base em uma avaliação do número de desvios padrão do desempenho atual dos sistemas quando medido contra Suas perdas históricas. Se os sistemas mecânicos de negociação não estiverem funcionando, o comerciante deve fazer as mudanças necessárias em vez de se apegar a um sistema perdedor. Só porque um sistema funcionou há 20 anos não significa que deveria funcionar hoje. Tenha cuidado ao sugerir testar um sistema durante um longo período. Quanto tempo é longo Do mesmo modo, quão simples é simples Quatro regras com um total de quatro variáveis Sete regras com um total de dez variáveis Eu geralmente concordarei que mais simples é melhor, mas o que é simples Usar o desvio padrão dos retornos deve fornecer conclusões semelhantes à execução Uma análise de Monte Carlo que não é difícil com o software disponível. Com uma análise MC, como você sabe, pode-se ver os possíveis retornos e eventuais levantamentos. O futuro não precisa se lembrar do passado, mas uma análise de MC é uma maneira de testar um sistema. Fácil de dar diretrizes difíceis de desenvolver um sistema com uma ponta823082308230. e mais difícil de negociar ... se possível compartilhar algumas variáveis 2, faça um sistema de negociação. Por motivos de simplicidade, torne-o simples Regras de compra Regras de saída (Paradas ou saída de lucro) Regras curtas Saídas curtas (Paradas ou saída de lucro) Mantenha-se fora (se necessário como por sistema) tamanho da posição (considerando a retirada máxima) Isso é it8230 pode adicionar qualquer pedaço de Conselho você quer8230 Obrigado pela postagem, eu concordo com muitas coisas que você mencionou. E, além disso, me dá um par de idéias para tentar. Oi, todos os Shaun, eu concordo. Concentrar-se em não perder é um sucesso muito importante de sucesso. Tarun, uma EA que eu construí, que é muito bem sucedida, usa uma estratégia simples de negociação de pivot swing. Um indicador personalizado do meu próprio me dá um preconceito de pré-mercado (para cima ou para baixo) e meu gatilho para entrada é o preço de mercado dentro de um intervalo de 2 pq do pivô diário principal. A estratégia de saída também é simples, o preço irá parar ou fechar metade da posição em Support1 ou Resistance1. Stoploss é então movido para se equilibrar. O preço irá então parar ou chegar a S2 ou R2, altura em que metade da posição restante é fechada novamente, o deslocamento é movido para S1 ou R1. O preço irá então parar ou mover para S3 ou R3, em que ponto a posição restante é fechada. 8211 Essa estratégia simples vale 1 milhão de dólares em um período de 15 anos. Livre, meu prazer. A maioria das pessoas não fará qualquer coisa com esta informação de qualquer maneira, lol. O Dilema: estratégia simples, EA altamente complicada. Porque porque cada estratégia tem limites e saber o que o faz falhar é o primeiro passo para se concentrar em não perder8221. Além disso, coloque meausures no lugar para anaylize o mercado e faça sua EA fechar ou se adaptar quando o mercado está agindo de maneiras ruins para sua estratégia. Também, RR, proteção de equilíbrio e usando uma escala LOTE torna a EA bastante complexa, mas vale a pena o esforço. Combine uma estratégia simples com um sistema de gerenciamento detalhado dentro de uma EA complexa vale 50 milhões em 15 anos. Não espero que este tipo de sistema se junte durante a noite, passei 2 anos construindo o meu, mas foi uma jornada muito emocionante. Se você é apaixonado por negociação e EA8217s, não desista. Fique focado e continue aprendendo. De fato. Você poderia publicar a maioria das estratégias no jornal. Quase ninguém faria nada com isso. Eu adoro a ênfase em perder 82221 em vez de ganhar. Você falou meu idioma, eu gostaria de adicionar 3 pontos a considerar ao avaliar o desempenho dos sistemas de negociação programados. Em primeiro lugar, quando voltar a testar um sistema no MetaTrader, é importante lembrar que o MT4 não fornece um fluxo de dados de tick verdadeiro. Simplesmente simula os dados do tick usando barras de dados armazenadas no History Center. Isso significa que histórico de preços muito recente pode ser construído a partir de barras de 1 ou 5 minutos e a história mais distante pode ser construída a partir de barras de 15 ou 30 minutos. Os testes de execução em períodos de vários anos podem forçar o MT4 a simular os dados do carrapato usando barras de períodos de tempo ainda maiores. É por isso que você verá muitos testes de desempenho que foram executados no MetaTrader ao longo de vários períodos de um ano que possuem uma curva característica. Há uma curva abruptamente rentável nos primeiros anos e uma curva plana para perder no período de tempo recente. Se o sistema fosse executado com os dados do tick true, provavelmente isso funcionaria mal ao longo do período de teste porque os primeiros anos foram simulados em barras de 15M ou 30M e eram menos voláteis do que a ação de preço real do período. Em segundo lugar, a maioria das pessoas que projetam sistemas de negociação tendem a otimizar seu sistema para maximizar o lucro obtido durante o período de tempo utilizado para testar o sistema. Como exemplo, let8217s dizem que o designer do sistema testou seu sistema ao longo de um período de 5 anos. A inclinação natural é ajustar as variáveis para maximizar o lucro. O processo de pensamento é algo assim: se o sistema produzir um lucro de 50 e um fator de lucro 2,5 durante este período de teste, então eu deveria obter pelo menos um desempenho aceitável em uso em tempo real. Acredite-me, este é o beijo da morte na programação da EA e a razão pela qual tantos consultores de especialistas comerciais falham. O cliente compra o desempenho rentável durante o período de teste de volta e, em seguida, inevitavelmente perde quando ele tenta executar o EA com dinheiro real. Testes de volta adequados tentam encontrar o verdadeiro desempenho médio da EA com base em vários períodos de teste. Finalmente, há o problema que foi abordado no artigo de saber se os resultados que você está enfrentando são estaticamente válidos. Claro que o Sr. Flower afirma se uma série de derrotas está fora de 2 desvios padrão, então as chances são de que algo mudou. Gostaria de salientar que a distribuição de negociações vencedoras e perdidas é sempre aleatória e determinada pela porcentagem global de vencedores ou perdedores em uma amostra de trades assumindo que é suficientemente grande para ser estaticamente válido. Para dar um exemplo, let8217s dizem que seu sistema exige uma taxa de 50 vitórias para ser lucrativo. Bem, já sabemos de lançar uma moeda que tenha a mesma taxa de 50 vitórias que os vencedores e os perdedores tendem a juntar-se em vencimentos e perdas de estrias. Mais ainda, sabemos do estudo de estatísticas que a distribuição de vencedores e perdedores na EA com uma taxa de 50 vitórias será a mesma que a distribuição obtida de jogar uma moeda. Ou seja, haverá em um grupo de 1000 transações, em média, 8 derrotas consecutivas de 5 perdedores consecutivos e 8 vencimentos de 5 vencedores consecutivos. Semelhança em um grupo de 1000 trades, você também deve ver em média 4 derrotas perdendo e vencedoras de 6 em uma linha, 2 derrotas perdendo e vencedoras de 7 em uma linha e 1 série vencedora e perdedora de 8 e 1 vitórias e derrotas 9 em uma linha. É importante que o usuário tenha uma idéia realista de tamanho e número de tramas perdidas que ele encontrará usando a EA. Caso contrário, ele certamente desistirá e, pela primeira vez, ele encontrará uma série perdida de negócios com perda. Essa é uma das muitas razões pelas quais eu não posso testar nada no MetaTrader. Eu só uso isso para negociação ao vivo. Os dados fracos ea incapacidade de testar carteiras tornam-se inutilizáveis para meus propósitos. Você está certo sobre otimizar demais. A maneira mais fácil de evitar isso é minimizar o número de parâmetros em sua estratégia. Eu só tenho 4 na minha estratégia Dominari, por exemplo. Obrigado pelos pensamentos detalhados. Info-Info - Forex Trading - Negociação de Mercado de Valores - Forex Scalping Systems - Forex Automated quotIntroduzindo o 5374 por mês, set-and-forget mecânico profissional forex trading systemquot Exposed, automatizado passo-a-passo 100 sistema forex mecânico . Ganhe milhares com o sistema de negociação forex mais revolucionário e o método forex para atingir o mercado cambial, em menos de 30 minutos por dia. Quot Ganhe mais do que aqueles escravos de trabalho de 9-5 dias com apenas alguns cliques todos os dias PARA TODOS OS COMERCIANTES DE FOREX, tenho estado no comércio de forex há bastante tempo e existem centenas de coisas que aprendi com a experiência. O que eu lhe apresento hoje é o sistema de negociação forex rentável, que vai te ensinar o conjunto final e esquecer o sistema forex, que é puramente mecânico, projetado completamente por muito pouco trabalho, sem análise e lucro puro. 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Apenas deixe-me saber e eu reembolsarei o seu preço total de compra no local. Aviso legal do governo dos EUA - Negociação de Futuros de Mercadorias A negociação de Futuros e Opções tem grandes recompensas em potencial, mas também grande risco potencial. Você deve estar ciente dos riscos e estar disposto a aceitá-los para investir nos mercados de futuros e opções. Não troque com dinheiro que você não pode perder. Esta não é uma solicitação nem uma oferta para futuros ou opções da BuySell. Nenhuma representação está sendo feita que qualquer conta será ou provavelmente alcançará lucros ou perdas semelhantes às discutidas neste site. O desempenho passado de qualquer sistema ou metodologia comercial não é necessariamente indicativo de resultados futuros. CLÁUSULA CFTC 4.41 - RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS OU SIMULADOS TÊM CERTAS LIMITAÇÕES. NÃO GOSTO DE UM REGISTO DE DESEMPENHO REAL, RESULTADOS SIMULADOS NÃO REPRESENTAM NEGÓCIO REAL. TAMBÉM, DESDE QUE OS NEGÓCIOS NÃO FORAM EXECUTOS, OS RESULTADOS PODERÃO TER COMPRIMIDO COM COMPENSADO PARA O IMPACTO, SE HAVER, DE CERTOS FATORES DE MERCADO, COMO A falta de LIQUIDEZ. PROGRAMAS DE NEGOCIAÇÃO SIMULADOS EM GERAL SÃO TAMBÉM SUJEITOS AO FATO QUE ESTÃO DESIGNADOS COM O BENEFÍCIO DE HINDSIGHT. NENHUMA REPRESENTAÇÃO ESTÁ FAZENDO QUE QUALQUER CONTA VOCE OU POSSIBILIDADE DE ALCANÇAR LUCROS OU PERDAS SIMILARES ÀOS MOSTRADOS. Todas as informações contidas neste site ou qualquer e-book ou software adquirido neste site são apenas para fins educacionais e não se destinam a fornecer aconselhamento financeiro. Qualquer declaração sobre lucros ou receitas, expressa ou implícita, não representa uma garantia. Sua negociação real pode resultar em perdas, pois nenhum sistema de negociação é garantido. 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