Statistik eines Anti-Gitter-Systems - Seite 3

 

Tut mir leid, dass ich Sie korrigieren muss, ubzen, aber Mathematik ist einfach wahr. Es ist der Missbrauch der Mathematik, der Probleme verursachen kann. Wenn Sie wirklich den Wahrheitsgehalt mathematischer Theoreme anzweifeln wollen, laufen Sie mit Sicherheit gegen eine Mauer, und für den unwahrscheinlichen Fall, dass dies nicht der Fall ist, sollten Sie Ihr Wissen auf Postdoc-Niveau verbessern. Das Kelly-Kriterium beispielsweise ist eine mathematische Wahrheit über die Wahrscheinlichkeitsverteilung der Renditen, die durch den Einsatz einer bestimmten Hebelwirkung bei einer Reihe von Chancen mit bestimmten statistischen Eigenschaften erzielt werden. Es kann in Situationen von praktischem Nutzen sein, in denen man die erforderlichen statistischen Eigenschaften gut einschätzen kann. Aber das Wichtigste, was mir die Theorie (und meine empirischen Studien) sagen, ist, dass Sie mit einer horrenden Varianz der Rendite rechnen müssen, wenn Sie auch nur annähernd die maximale Hebelwirkung einsetzen, die das Kriterium nahelegen würde. So ziemlich die einzige Möglichkeit, wie die Theorie jemanden, der sie versteht, in die Irre führen kann, besteht darin, dass er zu ungenaue Schätzungen der statistischen Eigenschaften seiner Trades einsetzt. Garbage in, garbage out ist eine alte Weisheit. Wenn Sie falsche Daten in ein korrektes Programm eingeben, sollten Sie keine korrekten Ergebnisse erwarten.

Was die Gauß-Verteilung betrifft, so ist die Tatsache, dass einige schlampige Leute falsche Annahmen über das mathematische Modell getroffen haben, das für die Korrelation zwischen Vermögenswerten in bestimmten Anwendungen zu verwenden ist, und dass dieser Fehler zu großen Finanzproblemen geführt hat, inzwischen ein alter Hut und erscheint mir in etwa so aufregend wie das Jahr-2000-Problem (das mich schon um 1990 in den Schlaf trieb, zumal ich es immer vermieden hatte, zweistellige Jahreszahlen in meinen Programmen zu verwenden).

Ich möchte keine wilden Behauptungen aufstellen wie Sie (z. B. "Milliarden von unabhängigen Ereignissen"), sondern herausfinden, wie aussagekräftig die mir vorliegenden Informationen sind. Wenn z. B. die von zzueggs System erzielte Equity-Kurve wirklich so verblüffend gut ist, wie es den Anschein hat, dann ist das ein sehr starker Beweis für seine Wirksamkeit, es sei denn, es wurde anhand dieser Daten optimiert. Ich habe noch nie eine so gute Equity-Kurve erstellt, ohne dass sie unsinnig war oder anhand der Daten optimiert wurde. Wann immer Sie einen Endgewinn sehen, der ein sehr großes Vielfaches des maximalen Drawdowns im Eigenkapital ist, ist dies ein deutlicher Hinweis auf Qualität. Wenn es sich um ein kleines Vielfaches handelt, ist die Wahrscheinlichkeit, dass es sich um einen Zufall handelt, sehr viel höher. Dies ist eine einfache Faustregel, die aber nicht schlecht ist. Sie kann noch verbessert werden, wenn man sich die Statistiken genauer ansieht.


Übrigens, wenn George Soros dieses Jahr pleite gehen würde, würde ich sagen: "Sein Geldmanagement war miserabel". George Soros wird zwar nie den Fehler machen, sein gesamtes Vermögen zu riskieren, aber ein gutes Beispiel für jemanden, der das getan hat, ist der berühmte Jesse Livermore. Er war so schlecht im Geldmanagement, dass er arm wurde, nachdem er extrem reich war. Man braucht keine Mathematik, um zu erkennen, dass dies eine Dummheit war, die wahrscheinlich auf eine Kombination aus psychologischen Schwächen und einem Mangel an methodischer Verwaltung seines Vermögens zurückzuführen ist. Livermore war eindeutig ein sehr guter Händler, aber sein Geldmanagement war verbesserungswürdig, meinen Sie nicht auch?

 

Bei allem Respekt, könnten Sie uns mit Substanz helfen. Zwanzig Absätze, in denen wir erklären, warum wir uns nicht einig sind, werden diesem Thema nicht helfen. Ich hoffe, Sie können auf meine Fragen mit einer direkten Antwort antworten, ich akzeptiere sogar ein "Ich weiß es nicht" oder "Ich werde mich damit befassen".

1) Bitte zeigen Sie uns die Berechnungen, die den Anti-Grid-Ansatz beweisen oder widerlegen.

2) Bitte geben Sie eine Schätzung für eine statistisch gültige Anzahl von Trades an.

3) Bitte stellen Sie Formeln oder Referenzen zur Verfügung, die Ihre Meinung stützen, der ich nicht zugestimmt habe.

Wie Sie sagten, ist es der Missbrauch von Mathematik, der Probleme verursachen kann. IMO. Die Verwendung der konventionellen Statik für den Handel, als wäre sie ein Gesetz, ist ein Missbrauch der Mathematik. Ich bitte Sie wirklich darum, dieses Mal Formeln zu liefern.

Als Antwort auf:

Livermore war eindeutig ein sehr guter Händler, aber sein Geldmanagement war verbesserungswürdig, meinen Sie nicht auch? Ich würde sagen, der Zweck heiligt die Mittel. Wäre er nicht pleite gegangen, hätten wir weiter geglaubt, dass er sein Geldmanagement beherrschte.

Aus wikipedia: Am 16. September 1992, dem Schwarzen Mittwoch, verkaufte Soros' Fonds Leerverkäufe von Pfund im Wert von mehr als 10 Milliarden Dollar,[27] wobei er von der Weigerung der britischen Regierung profitierte, entweder die Zinssätze auf ein Niveau anzuheben, das mit dem anderer Länder des Europäischen Wechselkursmechanismus vergleichbar ist, oder die Währung freizugeben.

Was glauben Sie, woher sie die Statistiken hatten, die den Edge auf den Handel stützten, der das Money Management von 10 Milliarden Pfund unterstützte. Wenn Soro diese Wette verloren hätte, würden wir sagen, dass er auch keine Ahnung von Money Management hat, weil das Kelly und die Bankroll die Wette nicht unterstützt haben.

Wenn man rechnerisch ein Risiko von 0,01 % (1/10000) hat und sein ganzes Geld verloren hat. Bedeutet das, dass Sie nicht wissen, wie man mit Geld umgeht, oder bedeutet es, dass Sie Pech hatten, was nur bei 1 von 10000 Leuten der Fall ist?

 

@ubzen, interessante Punkte. Ich glaube nicht, dass wir uns so sehr uneinig sind, wie Sie vielleicht glauben. Und eine Diskussion verbessert das Verständnis, hoffentlich für uns alle.


1) Ich habe keine dieser (vier?) Behauptungen aufgestellt und würde dies auch nicht tun. Ich würde auch nicht versuchen, Gitter- oder Anti-Gitter-Systeme im Allgemeinen zu beweisen oder zu widerlegen. Das ist einfach nicht machbar. Selbst bei einem bestimmten System ist es nur möglich, statistische Aussagen über seine Leistung zu machen.

2) Diese Frage wirft ein Problem auf, das für die Interpretation von Beweisen von grundlegender Bedeutung ist. Der Grundgedanke ist, abzuschätzen, wie wahrscheinlich es ist, dass die Ergebnisse zufällig zustande gekommen sind, um eine Täuschung zu vermeiden. Eine einfache Analogie: Angenommen, Sie verfügen über eine Methode zur Vorhersage von Münzwürfen und es gelingt Ihnen, ein Ergebnis von 14/20 zu erzielen, dann können Sie leicht ausrechnen, wie wahrscheinlich ein solches Ergebnis wäre, wenn Sie wirklich 50 % Trefferquote hätten. 14/20 könnte man sich als einen Gewinnfaktor von 1,75 vorstellen, es bedarf also keiner großen Stichprobe, um signifikant zu werden. (Die Chance, mindestens 14 von 20 Tipps richtig zu machen, liegt bei 1:17, wenn man keinen Vorteil hat).

Es stellt sich heraus, dass niedrigere Gewinnfaktoren (z. B. 1,1) viel größere Stichproben benötigen, um signifikant zu werden. Das genaue Verfahren besteht darin, eine Nullhypothese aufzustellen, die etwa so lauten könnte: "Die Abschlüsse haben die gleiche Varianz wie die tatsächlichen Ergebnisse, aber der durchschnittliche Gewinn ist gleich Null", und dann die Wahrscheinlichkeit zu berechnen, dass das tatsächliche Ergebnis zufällig eintritt. Ein sehr nützliches allgemeines Verfahren, dem Sie hoffentlich zustimmen werden. Im Falle der Ergebnisse von zzuegg reichte meine Analyse nicht aus, um die Nullhypothese zu widerlegen (selbst bei der optimistischen Annahme, die ich bezüglich der Varianz gemacht habe), aber die erstaunlich gute Equity-Kurve macht mir klar, dass eine Analyse mit Daten, die mir nicht vorlagen, zeigen würde, dass die Ergebnisse definitiv nicht dem Zufall zuzuschreiben sind.

Es gibt einen interessanten Punkt, wenn man mehrere Systeme testet (z. B. bei einer Art Optimierung). Wenn Sie diese Analyse für den besten Ihrer Durchläufe durchführen würden, könnten Sie sich aufgrund der getroffenen Auswahl in die Irre führen. Sie müssen das Kriterium verstärken, um zu berücksichtigen, dass Sie mehrere Durchläufe gemacht haben. Wenn Sie z. B. 100 unabhängige Durchläufe machen und einer davon zu Ergebnissen führt, die zufällig in 1 von 200 Fällen auftreten könnten, ist das kaum ein Beweis dafür, dass die Methode rentabel ist. Es ist hoffentlich klar, warum.

3) Ok, nun zu Ihren drei unten aufgeführten Einwänden.

ubzen:

Ich stimme nicht zu: Es ist eine mathematische Tatsache, dass die beste langfristige Performance (bei einer vernünftigen Definition dieses Begriffs, die Ihre Risikoaversion einschließt) bei einer Reihe von Handelsmöglichkeiten mit ähnlichen statistischen Merkmalen darin besteht, für jede dieser Möglichkeiten einen ähnlich hohen Hebel zu verwenden:

Ich stimme nicht zu: Zugegeben, es gibt wahrscheinlich einige Leute, die bereit sind, eine geringe Wahrscheinlichkeit, sehr viel zu verlieren, in Kauf zu nehmen (oder zu ignorieren), um eine hohe Wahrscheinlichkeit für gesunde Gewinne zu haben, aber das ist am besten als reines Glücksspiel einzustufen.

Ich stimme nicht zu: Es gibt keinen theoretischen Grund dafür, dass das, was mit dem ersten Handel passiert, die Größe der Position für den zweiten Handel beeinflusst (außer, dass sie im Verhältnis zum Eigenkapital des Kontos geändert werden kann).

Der erste Punkt hängt mit dem Kelly-Kriterium zusammen, mit dem Sie vertraut sind. Wenn Sie eine Reihe von Handelsmöglichkeiten mit denselben statistischen Merkmalen haben (z. B. zwei mögliche Ergebnisse mit jeweils denselben Wahrscheinlichkeiten), wissen Sie, dass Sie mit dem Kelly-Anteil das maximale Wachstum des logarithmischen Mittels erreichen - d. h. jedes Mal, wenn Sie eine der Möglichkeiten erhalten, denselben spezifischen festen Hebel, was jedoch zu einer extrem hohen Varianz in den Ergebnissen führt. Sie wissen wahrscheinlich auch, dass Sie bei Verwendung eines niedrigeren festen Hebels ein geringeres mittleres Wachstum, aber eine viel geringere Varianz erzielen. Wenn Sie für eine Reihe ähnlicher Gelegenheiten 2 oder mehr verschiedene Leverage-Niveaus für Teilmengen davon verwenden, wird das Ergebnis ein geometrisches Mittel dessen sein, was Sie mit jedem der verschiedenen Leverage-Niveaus separat erhalten würden (falls dies nicht offensichtlich ist, kann ich es näher erläutern). Der Grund dafür, dass die Varianz bei einer Mischung von Hebeleffekten schlechter ist als bei einer einzelnen Wahl des Hebeleffekts, liegt darin, dass die Kurve der Varianz gegenüber der Rendite konkav ist (jeder Punkt entspricht einer einzelnen Wahl des Hebeleffekts). Wenn Sie sich diese Kurve der Varianz gegen den Ertrag vorstellen, liegt der Durchschnitt von zwei oder mehr Punkten auf der Kurve oberhalb der Kurve (einfach weil sie konkav ist). Das bedeutet, dass es immer am besten ist, eine einzige Hebelwirkung zu verwenden. Ein großes Problem besteht natürlich darin, dass wir die Wahrscheinlichkeiten beim Handel nicht kennen, aber wenn wir sie kennen würden, würde Kelly uns zeigen, wie wir das Engagement variieren können, um einen optimalen Kompromiss zwischen Rendite und Varianz zu erzielen.

Es ist nicht trivial, dies auf die Situation anzuwenden, in der Sie eine Nettoposition mit variabler Größe haben, was bei Grid- und Anti-Grid-Systemen der Fall ist. Dies unterscheidet sich stark von der Situation, in der Sie beispielsweise eine Reihe von Wetten auf eine einseitige Münze abschließen. Wenn wir darüber nachdenken, könnten wir in einer solchen Situation die bequeme künstliche Definition eines Handels als die Zeit, in der eine Position konstant bleibt, vornehmen. Indem Sie die Augen vor dem Spread verschließen, können Sie so tun, als ob Sie solche Positionen einfach zu den Zeiten öffnen und schließen, zu denen die Positionsgrößen geändert werden. Das Engagement und die Zeit, in der man es hat, ist natürlich das Wichtigste und Interessanteste.

Unter diesem Gesichtspunkt würde die Theorie nahelegen, dass Variationen in der Positionsgröße mit Variationen in der statistischen Leistung einhergehen sollten (man möchte ein relativ geringes Engagement (in Bezug auf die effektive Hebelwirkung), wenn man einen leichten Vorteil hat, und ein hohes Engagement, wenn man einen großen Vorteil hat).

Die zweite Meinungsverschiedenheit könnte man als persönliche Präferenz betrachten. Aber auch die Wahrscheinlichkeiten und die Höhe der Gewinne und Verluste sind wichtig. Ich dachte an eine Situation, in der jemand eine 90-prozentige Chance auf einen 10-prozentigen Gewinn und eine 10-prozentige Chance auf einen 90-prozentigen Verlust oder Schlimmeres hat, d. h. keinen Vorteil, aber meistens gewinnt. Dies ist die Art von Situation, die man beim Martingale-Einsatz ohne Vorteil erhält.

Die dritte Unstimmigkeit ergibt sich aus der Betrachtung der Auswirkungen auf das endgültige Eigenkapital. Können wir uns darauf einigen, dass im Prinzip das Einzige, was bei der Auswahl des Engagements zu einem bestimmten Zeitpunkt berücksichtigt werden sollte, darin besteht, wie dieses Engagement die Wahrscheinlichkeitsverteilung des endgültigen Eigenkapitals beeinflusst? Soweit ich sehen kann, sind nur die Wahrscheinlichkeiten, dass etwas passiert (der Preis erreicht später unterschiedliche Niveaus) und das Eigenkapital zum Zeitpunkt der Gelegenheit relevant. Die einzige Möglichkeit, wie das Ergebnis eines früheren Handels dies beeinflussen kann, ist die Auswirkung, die es auf das Eigenkapital hat. Wenn bereits eine Position offen ist, wirkt sich dies natürlich darauf aus, wie ein angemessenes Engagement erreicht werden kann. Vielleicht haben Sie genau das gemeint.

 

@ubzen, zu den anderen Punkten:

Sie können doch nicht glauben, dass es eine gute Geldverwaltung ist, wenn jemand mit einem riesigen Vermögen alles und noch mehr verliert? Um dies zu quantifizieren: Menschen haben im Allgemeinen eine konvexe Nutzenfunktion, insbesondere am unteren Ende, wo der erste Teil ihres Vermögens viel mehr wert ist als zusätzliches Vermögen. So ist z. B. der Nutzenunterschied zwischen 0 $ und 1 Mio. $ viel größer als der Unterschied zwischen 9 Mio. $ und 10 Mio. $. Diese Tatsache kann genutzt werden, um zu zeigen, dass der Nutzen verloren geht, wenn man zu viel von seinem Vermögen riskiert. Der Grund dafür ist, dass die Grenzgewinne einen viel geringeren Nutzen haben als die Grenzverluste. Aber das ist doch gesunder Menschenverstand: Wenn man 100 Millionen Dollar (in heutigem Geld) hat, sollte man zumindest einen Teil davon sicher aufbewahren, um sicherzustellen, dass man das meiste von dem hat, was man will. Der Nutzen, den letzten Penny potenzieller Gewinne durch eine Maximierung des Risikos herauszuholen, ist bei weitem nicht hoch genug, um das gesamte Risiko zu rechtfertigen.


Ich glaube, Sie haben das Risiko von Soros' Wette falsch eingeschätzt. Wenn die Position 10 Mrd. $ betrug, war das Risiko wegen der Obergrenze des WKM geringer als 4,5 % davon (450 Mio. $), aber wahrscheinlich viel geringer, weil die Ein- und Ausstiegskurse nicht an den denkbar ungünstigsten Punkten gelegen hätten. Er hatte ein Geschäft mit einem guten Risiko-Ertrags-Verhältnis identifiziert, da die Chancen bei einem Austritt des überbewerteten Pfunds aus dem Wechselkursmechanismus sehr hoch waren. Da Soros' Fonds zum Zeitpunkt des Handels wahrscheinlich über ein Vermögen von mehr als 10 Mrd. USD verfügte (wir wissen z. B., dass die Rothschilds 1969 etwa 6 Mrd. USD investierten), kann die für den Handel verwendete Hebelwirkung nach dem Kelly-Kriterium als konservativ angesehen werden, wenn man von einem angemessenen Vorteil ausgeht. [Übrigens ist das Pfund um etwa 25 % gefallen, und Soros' Wette muss einen ziemlich großen Teil dieser Bewegung aufgefangen haben, was beeindruckend ist. Ich frage mich, wie die Ausstiegsstrategie aussah... :) ]

 

Schön, gut erklärt. Jetzt verstehe ich, worauf Sie hinauswollen. Ich stimme mit allen Erklärungen überein. Erlauben Sie mir, für einen Moment den Anwalt des Teufels gegen dieses System zu spielen. Auf den ersten Blick scheint das System zufällig zu sein. Keine Vorhersage, kein Vorteil und kein Algorithmus. Die meisten Menschen mit mathematischem Hintergrund würden ein solches System betrachten und sagen, dass die Erwartung des Systems gleich 0 ist. Aufgrund des mathematischen Gesetzes, dem ich in der Liste zugestimmt habe, ist dieses System zum Scheitern verurteilt. Warum in aller Welt verwendet dieses System überhaupt Wetten mit variabler Größe. Wenn es wirklich profitabel ist, nach der Mathematik und wie ich es verstehe, sollte es auch mit Flat-Bets profitabel sein. Auch, warum ist es mit 20k statt der Standard-10K Startkonto? Gordon hat einige nette Berechnungen und Kommentare geliefert, um solche Systeme zu entschärfen.

Jetzt werde ich versuchen, dieses System zu unterstützen. Ich denke, Zzuegg hat seine Begründungen sehr schön formuliert. Die Indikatoren schwanken, die Preise nicht. Das System verwendet den OrderProfit als Indikator. Als ich seine Kurve sah, wusste ich, dass er dieselbe Währung absichert. Ich habe Kurven gesehen, bei denen Zzuegg mit Drawdown durch Hedging Wunder vollbracht hat. Er weiß offenbar etwas, was ich nicht weiß. Hedging ist etwas, 7-Bit, die 1. Person, die ich über diese Anti-Grid von gehört habe, würde nicht in Betracht ziehen. Er hat jedoch in Betracht gezogen, Grid und Anti-Grid zusammen zu verwenden, weil das eine ein lineares Wachstum (Grid) und das andere ein quadratisches Wachstum (Anti-Grid) hat. Alles in allem wurde dieses System von 7-bit mathematisch gut unterstützt.

Zum Thema Variable-Lot-Size vs. Similar: Es macht keinen großen Unterschied, Zzuegg hätte den ganzen Test über 0,1 Lots verwenden können und hätte trotzdem die gleichen Ergebnisse erzielt. Nur dieses Mal hätte er 10x mehr Trades. Ich habe ihn das schon einmal machen sehen. Der Grund, warum die Mathematiker Fixed-Lots mögen, ist, dass es einfach ist, die Kelly und andere Statistiken zu berechnen. Aber das ist nicht das, was bei solchen Systemen wichtig ist, was wichtiger ist, sind die Abhängigkeiten von Aufträgen/abhängigen Ereignissen. Ja, ich weiß, dass es nicht unmöglich ist, Kelly- und Sd-Kurven mit abhängigen Ereignissen zu berechnen, es ist nur schwieriger, und ich weiß Ihre Kommentare zu schätzen, die versuchen, einiges davon zu erklären.

Zur Frage des Draw-Downs und der 20k Bankroll. Ich denke, dass sogar Zzuegg erkennt, dass sein System ein viel größeres Investitionskapital als üblich erfordert. Der relative Draw-Down wird immer geringer, je höher das eingesetzte Kapital ist. Ich wollte nur darauf hinweisen, wie wichtig es ist, Äpfel mit Äpfeln zu vergleichen.

Zur Frage der statistisch gültigen Anzahl von Trades: Junge, ich wünschte, Sie hätten die Antwort darauf :(. Wie auch immer, alle Hoffnungen sind nicht verloren. Er hat andere Währungspaare, die möglicherweise andere Merkmale aufweisen und die er testen könnte. Ich bin mehr als zuversichtlich, dass ein solches System auf verschiedenen Charts besser funktionieren würde als ein Trendfolge- oder Seitwärtssystem aus dem Lehrbuch, was das betrifft. Sicherlich könnte es wiederum auf einem dieser Paare untergehen.

Zur Frage des zufälligen Handels 0-Erwartung: Ich glaube, dass der Markt zu einem hohen Prozentsatz der Zeit zufällig ist. Die Auswirkungen seiner nicht-zufälligen Natur werden meist auf einer größeren Skala/Zeitrahmen realisiert. Allerdings ist es innerhalb der kleineren Zeitrahmen, wo die meisten unserer Bankrolls müssen den Sturm zu überstehen. Außerdem ist der Handel kein statischer Prozess wie ein Karten- oder Schachspiel, den Algorithmen (mit statistischer Sicherheit) ausnutzen könnten, da alle bekannten Variablen sichtbar sind. Technische Analyse und Kurs-Charts zeigen nur eine Dimension der Märkte. Die fundamentalen und emotionalen Aspekte sind nicht sichtbar. Man kann alle Variablen und sogar die Emotionen (wenn man glaubt, dass sich diese auch im Preis widerspiegeln) bis zu dem Punkt berechnen, an dem man den Auftrag erteilt. Aber danach ist der Handel den neuen Preisbewegungen ausgeliefert. Ich denke, ein solches System ermöglicht es Ihnen, sich auf das Vorher und Nachher in einem sich zufällig verändernden Markt einzustellen.

Fazit: Hat Zzuegg den Code für das 7-Bit-Anti-Grid-System mit Hedging geknackt? Nun, wir werden abwarten und sehen.

Prost! -Zen-

 

Sie haben Recht, ubzen, das System funktioniert auch mit konstanten Losgrößen, aber es erholt sich sehr langsam nach Range-Phasen, so dass der Gewinn sinkt. Auch wenn es sicherer aussehen mag, ich glaube nicht, dass es das ist. Eine schnelle Erholung nach einer Range-Phase, am besten gleich nach dem Ausbruch, ist ein guter Weg, um nicht in die nächste Range-Phase zu fallen, ohne den Gewinn zu sichern.

To the issue of Draw-Down & 20k Bankroll. I think even Zzuegg realizes that his system requires a much bigger investment capital than typical. The relative draw-down will get lower and lower when ever the stating capital is Increased. I just wanted to point out the importance of comparing apples to apples.

In dem 20k Test habe ich mein Live-Konto verwendet. Minimum lotisze ist 0,1, wenn Sie einen Makler finden (und es gibt eine Menge, auch ECN's), die Ihnen erlauben, 0,01 Handel die Bankroll wäre nur so hoch wie 2k. Immer noch hoch für solch kleine Lotiszenzen, aber erschwinglich.

Ein stabiles Antigrid würde erfordern, dass man nach einer X Pip-Bewegung eine Position in beide Richtungen eröffnet. Der Hauptunterschied zwischen einem Anti-Grid und einem Grid besteht darin, dass Sie im ersten Fall einen Stop-Loss und im zweiten Fall einen Take-Profit setzen. Es gibt Vor- und Nachteile von Hedging, wie ich schon sagte, kann das gleiche System auch ohne Hedging implementiert werden, aber die Codierung ist viel einfacher. 7Bits antigrid funktioniert gut, (aber wenn ich mich richtig erinnere auch er verkauft und kauft gleichzeitig, vor langer Zeit), aber Sie müssen definieren, exit-Kriterien, wenn Sie verpassen die Ausfahrt die ganze antigrid geht gegen Sie. Dies würde einen Indikator erfordern. Da ich streng genommen keinen Indikator möchte, musste ich einen anderen Weg finden, um dies zu automatisieren. Der wichtigste Zusatz zum strengen Antigrid ist, dass das System sogar einen Teil des Gewinns sperrt, wenn der Markt gegen die Nettoposition läuft. (nicht viel, aber zumindest ein paar Pips). Der "große" Drawdown ist immer noch ein Problem, das Vermeiden von nur wenigen Trades in den Range-Phasen würde nicht nur den Drawdown verringern, sondern auch den Gewinn erhöhen, da die Erholung schneller erfolgen würde. Leider weiß ich zur Zeit nicht, wie man das machen kann, ohne sich auf Indikatoren zu verlassen.

Auch MT5 Multicurrency Backtests scheinen schwieriger zu sein als gedacht :(

Übrigens habe ich das System umgekehrt, um zu sehen, ob ich irgendeine Wettstrategie oder wirklich die Natur von trendigen Märkten ausnutze, und das umgekehrte System ist immer gescheitert, die Startzeit spielt keine Rolle. Dies führt zu der Schlussfolgerung, dass, selbst wenn einige kleine progressive System enthalten ist ich die Tatsache, dass die Märkte Trend ausnutzen.

 

@ubzen, eigentlich bietet das "Hedging" genau keinen Vorteil und keine Rentabilität! Es ist lediglich eine bequeme Möglichkeit, Stop- und Take-Profit-Orders offen zu halten. Es gibt keinen anderen Vorteil, wenn man zwei Positionen in entgegengesetzter Richtung gleichzeitig beim selben Broker offen hat (denn das Eigenkapital des Kontos ändert sich genau so, wie wenn man die Nettoposition hätte). In einigen Fällen kann das Hedging die Spread-Kosten erhöhen (immer dann, wenn Sie entgegengesetzte Positionen im Wesentlichen zur gleichen Zeit eröffnen und schließen). Natürlich können Sie mit etwas mehr Aufwand dieselben Ergebnisse erzielen wie bei einem abgesicherten System, indem Sie einfach sicherstellen, dass Sie jederzeit dieselben Nettopositionen und dieselben Stop- und Limit-Orders offen haben (als separat verwaltete Aufträge, nicht als OCOs, die an eine Position gebunden sind).

Ich dachte, meine Antwort auf die statistisch gültige Anzahl von Handelsgeschäften sei das, was Sie brauchen. Um es etwas anders zu betrachten: Immer wenn Sie eine Stichprobe von Geschäften haben, besteht eine Unsicherheit in der zugrundeliegenden Leistung (im Gegensatz zur Leistung der Stichprobe), die mit der Stichprobengröße abnimmt. Mit der von mir beschriebenen Technik können Sie z. B. ein 95 %-Konfidenzintervall für die Performance ermitteln. Der einzige Grund, warum Sie mehr Geschäfte benötigen, wenn der Gewinnfaktor niedrig ist, ist, dass Sie das Intervall verkleinern müssen, um sicher zu sein, dass Sie profitabel sind. Natürlich geht die Unsicherheit mit der Quadratwurzel aus der Anzahl der Trades zurück.

Was die Überlegungen darüber angeht, was eine Strategie profitabel macht, so sollten Sie sich diese triviale Sache vor Augen halten. Manchmal haben Sie eine Long-Position, manchmal eine Short-Position. Um rentabel zu sein, muss sich der Markt mehr in die gleiche Richtung bewegen wie Ihre Trades, als dass er sich in die falsche Richtung bewegt (mit Gewichtung, wenn die Positionsgröße variiert). Sie müssen also die Richtung des Marktes vorhersagen, um Gewinne zu erzielen (d. h. Sie müssen long sein, wenn der Markt steigt, und short, wenn er fällt), wie kompliziert Ihr System auch sein mag :)

 

@zzuegg, was waren die roten, grünen und blauen Daten in deinem Chart vom 2011.08.08 21:19?

Ich bin immer noch völlig erstaunt, wenn die Equity-Linie kaum einen Abwärtstrend haben kann, aber trotzdem über den gesamten Zeitraum so stark ansteigt. Können Sie mir grob sagen, was das im System ist, das das verursacht? Das Antigrid von 7bit, das ich mir angesehen habe, scheint ganz anders (und bei weitem nicht so gut) zu sein, zumindest wenn ich Zufallszahlen eingebe. (aus irgendeinem Grund es Backtests sehr langsam, die nicht hilft) Auch die Balance Linie nur Köpfe Süden bis zum Ende des Testzeitraums, die ein bisschen seltsam scheint!

 

@Zzuegg:

7Bits antigrid funktioniert gut, (aber wenn ich mich richtig erinnere auch er verkauft und kauft gleichzeitig, vor langer Zeit): Ja, vielleicht vor langer Zeit, als er noch experimentiert hat. Zu seiner Aussage hier: "Gegensätzliche Positionen werden natürlich sofort geschlossen, ich dachte das wäre selbstverständlich? Warum um alles in der Welt sollte ich mit demselben Instrument gleichzeitig long und short sein?". Die endgültige Version des Snowball-Systems wie mt5 würde dies einfach nicht zulassen. Aber ich stimme zu, dass es einfacher ist, mit dem Hedge zu programmieren, da Sie Zugriff auf alle in den Aufträgen gespeicherten Informationen haben, ohne globale Variablen oder Dummy-Aufträge verwenden zu müssen.

Auch MT5 Multicurrency Backtests scheint schwieriger als gedacht :(: Ja? lol, ich habe gelehrt, dass ich dich zuerst an die Wölfe verfüttere. Wie auch immer, wenn Sie immer noch versuchen, einige Ideen zu bekommen, wie es in Multi-Währung durchführen, ohne mt5, empfehle ich immer noch das Tool früher beschrieben. Es kann mehrere Report-Dateien zusammenführen, um Aktieneffekte zu zeigen. 1) Das Problem bei diesem Ansatz ist, wenn Sie den Prozentsatz des Eigenkapitals verwenden, um etwas zu bestimmen (z. B. Risiko/Ertrag), dann wäre dieser Ansatz irreführend. 2) Diese Lösung kann nicht berücksichtigen, was zum Beispiel im EUR/USD passiert, um das Ergebnis des EUR/GBP zu bestimmen.

Der "große" Drawdown ist immer noch ein Problem, wenn man nur einige wenige Trades in den Schwankungsphasen vermeidet...: Nun, getreu dem System können Sie versuchen, mit Order_OpenPrices die Range zu bestimmen. In meinen Tests hat sich jedoch herausgestellt, dass es Ihnen zwar hilft, aber auch schadet. Hier ist ein Beispielcode.

//~~~~~~~~~~Stack-Tech:
for(x=1;x>=-1;x-=2){
    if(Order_Manage(x*iMagic,10)>0){
        if(Order_Manage(x*iMagic,10)<OrMax){
        //~~~~~~~~~~
        if(Last_Or==(x*Atg_Magic) && Zone_Out()){
            if(Order_Manage(x*iMagic,20)<-Neg_Gv*OrderLots()){
                Atg_TimeStamp=Trade(-x,'f',Lots);
                Last_Or=(-x*Atg_Magic); break;
            }
        }
//~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
//~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
//~~~~~~~~~~Zone_Capture:
if(!No_Orders && Order_Manage(0,2)>0){
    if(Zone_Hi==0 || OrderOpenPrice()>Zone_Hi){
        Zone_Hi=OrderOpenPrice();
        //Zone_Lo=Zone_Hi-Grid*Point2Pip;
    }
    if(Zone_Lo==0 || OrderOpenPrice()<Zone_Lo){
        Zone_Lo=OrderOpenPrice();
        //Zone_Hi=Zone_Lo+Grid*Point2Pip;
    }
}
//~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
//~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
//~~~~~~~~~~Zone_Out:
bool Zone_Out(){
    if(Zone_Hi!=0 && Zone_Lo!=0){
        if(Mid_Price>Zone_Hi+Grid*Point2Pip
        || Mid_Price<Zone_Lo-Grid*Point2Pip
        ){
            return(true);
        }else{
            return(false);
        }
    }
}
//~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
//~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
 
Elroch:

@zzuegg, was waren die roten, grünen und blauen Daten auf Ihrem Diagramm, das am 2011.08.08 21:19 gepostet wurde?

Ich bin immer noch völlig erstaunt, wenn die Equity-Linie kaum einen Abwärtstrend haben kann, aber trotzdem über den gesamten Zeitraum so stark ansteigt. Können Sie mir ungefähr sagen, was im System die Ursache dafür ist? Das Antigrid von 7bit, das ich mir angesehen habe, scheint ganz anders (und bei weitem nicht so gut) zu sein, zumindest wenn ich Zufallszahlen eingebe. (aus irgendeinem Grund es Backtests sehr langsam, die nicht hilft) Auch die Balance Linie nur Köpfe Süden bis zum Ende des Testzeitraums, die ein bisschen seltsam scheint!


Das Eigenkapital sinkt, der am 08.08. gepostete Chart ist das aufgezeichnete wahre Eigenkapital, das den Höchststand (blau), das aktuelle Eigenkapital auf Tagesbasis (Hoch/Tief) und in Rot den maximalen Drawdown zeigt. Dieser betrug 28,3 Prozent.

Ich werde morgen mehr schreiben.