Simplify
- Asesores Expertos
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Tomas Michalek
I am constantly developing Expert Advisors with focus on high sustainability, which can't be proven only by nice looking backtest. I always do robustness tests, as I want to offer only quality strategies.
Contact me in the PM if you want to develop strategy for specific market and/or timeframe. - Versión: 2.0
- Actualizado: 21 mayo 2021
- Activaciones: 10
Trading has never been easier.
Simplificar hace que el comercio sin esfuerzo. Su único trabajo aquí es comprarlo, adjuntar a la EURUSD en H1, establecer su riesgo y esperar los resultados.
Estrategia fue desarrollada por algoritmos genéticos y, por supuesto, probado por las pruebas de robustez avanzada y entregado a usted.
Es un gran complemento a su cartera o como estrategia independiente.
Beneficios para usted
Increíble sistema Plug & Play - estudiar la configuración y encontrar la mejor optimización es historia. Este trabajo está incluido en el precio y ya lo hice para usted.
Cada posición tiene un stoploss predefinido configurable como una cantidad fija por operación ( puede arriesgar un porcentaje fijo de su saldo inicial).
La estrategia es desarrollada por algoritmos genéticos en un largo período de datos y, como siempre, pasó las 9 pruebas de robustez, por lo que sabe lo que puede esperar de las operaciones futuras.
Parámetros técnicos
- CustomComment - elija su comentario para distinguir la estrategia, o mantener por defecto
- MagicNumber - elija su número para distinguir la estrategia, o manténgalo por defecto
- mmRiskedMoney - cantidad fija configurable, para que pueda arriesgar parte de su saldo inicial
Capturas de pantalla
- Equidad de la estrategia durante 17 años: curva de equidad de backtest, que se hizo con datos precisos de Dukascopy desde 2003 hasta 2020. Se utilizó el MM por defecto (300$).
- Estadísticas de la estrategia durante 17 años: vea los resultados de 17 años de backtest - en datos históricos la estrategia tuvo un gran ratio Retorno/DD, Factor de Beneficio y estabilidad.
- Análisis Monte Carlo - deslizamiento aleatorio, spread y datos históricos: simulación de las condiciones reales del mercado y prueba de la sensibilidad de la estrategia a la volatilidad y liquidez del mercado. Unas líneas similares a las del backtest original significan una buena solidez de la estrategia.
- Análisis Monte Carlo - orden de operaciones aleatorias: prueba que nos indica si la estrategia es sensible a ciclos de mercado específicos. Según la imagen, la estrategia no es sensible al orden específico de las operaciones.
- Análisis de Monte Carlo - parámetros de estrategia aleatorios: prueba contra la estrategia sobreajustada, incluso con parámetros de indicadores cambiados aleatoriamente la estrategia mostró resultados rentables.
- Matriz Walk-forward - serie compleja de simulaciones, donde optimizamos los parámetros de la estrategia basándonos en un periodo y luego hacemos el backtest en otro periodo, comparando si los resultados son rentables. Estos pasos se repiten para los siguientes periodos de tiempo, lo que lleva a la creación de una matriz de pruebas ejecutadas. El objetivo de esta prueba es averiguar si la estrategia está sobreajustada. Si la estrategia no funciona con parámetros ligeramente diferentes, lo más probable es que esté sobreajustada y no funcione en el futuro. Usted puede ver en la captura de pantalla que la estrategia fue rentable para un montón de diversas iteraciones de optimización en los datos históricos.
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