EUR 5 of 8 MT4
- Experten
- Tomas Michalek
- Version: 1.0
- Aktivierungen: 10
Plug & Play portfolio - series of high-quality EURUSD H1 strategies for maximized success.
Die fünfte Strategie aus dem EUR-8-Portfolio nutzt die Richtung des MACD-Indikators zur Erkennung des Trends und setzt dann die Pending-Order nach KeltnerChannel.
Dieser vollautomatische EA wurdedreifach getestet - Backtest auf 'Out of sample data',Robustheitstests und Portfolio-Korrelation.
Einfaches Einrichten. Sie definieren nur den Risikobetrag und schon kann es losgehen.
| Erfahren Sie,warum ich Monte-Carlo-Tests , Robustheits- undOptimierungsprofile und Permutationstests der Systemparameter für meine EAs durchführe, bevor ich sie veröffentliche. |
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Vorteile für Sie
Plug & Play System, d.h. Sie müssen keinen langen Blog lesen oder ausschweifende technische Beschreibungen studieren, nur um die Strategie ausführen zu können. Hängen Sie sie einfach an den Chart und lassen Sie diese Strategie für sich arbeiten.
Jede Position hat einen vordefinierten Stoploss mit einem konfigurierbaren festen Betrag (Sie können einen festen Prozentsatz Ihres Anfangskontos riskieren).
Die Strategie wurde mit Hilfe genetischer Algorithmen über einen langen Zeitraum entwickelt (entwickelt auf "in sample" und getestet auf "out of samle") und hat alle 9 Robustheitstests bestanden, so dass die Qualität der Strategie verifiziert ist.
Technische Parameter
- CustomComment - wählen Sie Ihren Kommentar zur Unterscheidung der Strategie, oder behalten Sie die Standardeinstellung
- MagicNumber - wählen Sie eine Zahl zur Unterscheidung der Strategie, oder behalten Sie die Standardeinstellung
- mmRiskedMoney - konfigurierbarer fester Stoploss-Betrag, so dass Sie nur einen Teil Ihres Anfangskontos riskieren können. Standardmäßig 100 $.
Beschreibung der Screenshots
- Portfolio Aktien: kombinierter Backtest aller Strategien zusammen, für die Jahre 2003 bis 2020.
- Teilportfolio Aktien: einzelne Aktien der Strategien aus dem Portfolio EUR-8, für die Jahre 2003 bis 2020.
- Portfoliostatistik: Sehen Sie sich die Portfoliostatistiken von 2003 bis 2020 an. Sie können Details wie die Anzahl der Trades, das Verhältnis von Rendite zu Drawdown und andere Parameter sehen.
- Portfolio-Korrelation: Wenn zwei oder mehr Strategien im selben Monat Verluste verzeichnen, ist das nicht gut für das Portfolio. Die Portfolio-Korrelation muss ernst genommen werden - achten Sie darauf, dass keine Strategie über 0,5 korreliert, was eine geringe Korrelation bedeutet.
- Aktienstrategie: Backtest der Strategie, getestet mit den Daten von Dukascopy, von 2003 bis 2020.
- Strategiestatistiken: sehen Sie die detaillierten Statistiken des Strategie-Backtests von 2003 bis 2020.
- Monte-Carlo-Analyse - zufällige Slippage, Spread und historische Daten: Simulation der realen Marktbedingungen und Test der Empfindlichkeit der Strategie gegenüber Marktvolatilität und Liquidität. Linien, die dem ursprünglichen Backtest ähneln, bedeuten eine gute Robustheit der Strategie.
- Monte-Carlo-Analyse - randomisierte Handelsaufträge: Test, der uns zeigt, ob die Strategie auf bestimmte Marktzyklen reagiert. Wie das Bild zeigt, ist die Strategie nicht empfindlich gegenüber der spezifischen Reihenfolge der Trades.
- Monte-Carlo-Analyse - randomisierte Strategieparameter: Test gegen überangepasste Strategie, der beweist, dass die Strategie nicht überangepasst ist, da sie auch bei veränderten Parametern hervorragende Backtest-Ergebnisse liefert.
- Walk-forward-Matrix - komplexe Reihe von Simulationen, bei denen wir die Strategieparameter auf der Grundlage einer Periode optimieren und dann den Backtest für eine andere Periode durchführen und vergleichen, ob die Ergebnisse profitabel sind. Diese Schritte werden dann für die nächsten Zeiträume wiederholt, was zur Erstellung einer Matrix von durchgeführten Tests führt. Das Ziel dieses Tests ist es, herauszufinden, ob die Strategie überangepasst ist. Wenn die Strategie mit leicht veränderten Parametern nicht funktioniert, ist sie höchstwahrscheinlich überangepasst und wird in Zukunft nicht mehr funktionieren. Sie können auf dem Screenshot sehen, dass die Strategie für viele verschiedene Optimierungsiterationen auf historischen Daten profitabel war.
