EUR 5 of 8 MT4
- Asesores Expertos
- Tomas Michalek
- Versión: 1.0
- Activaciones: 10
Plug & Play portfolio - series of high-quality EURUSD H1 strategies for maximized success.
La quinta estrategia de la cartera EUR-8 utiliza la dirección del indicador MACD para reconocer la tendencia y luego establece la orden pendiente según KeltnerChannel.
Este EA totalmente automático fuetriplemente probado - backtest en 'Datos fuera de muestra',pruebas de robustez y correlación de cartera.
Fácil configuración. Sólo tiene que definir la cantidad de riesgo y ya está listo para ir.
| Aprendapor qué hago Monte Carlo, la robustez y elperfil de optimización y pruebas de permutación de parámetros del sistema en mi EA antes de publicarlos. |
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Beneficios para usted
Sistema Plug & Play, por lo que no tiene que leer largos blogs o estudiar excesivas descripciones técnicas, sólo para poder ejecutar la estrategia. Sólo tiene que adjuntarlo al gráfico y dejar que esta estrategia trabaje para usted.
Cada posición tiene un stoploss predefinido con una cantidad fija configurable (puede arriesgar un porcentaje fijo de su saldo inicial).
La estrategia es desarrollada por algoritmos genéticos en un largo período de datos (desarrollado en 'in sample' y probado en 'out of samle') y pasó las 9 pruebas de robustez, por lo que la calidad de la estrategia está verificada.
Parámetros técnicos
- CustomComment - elija su comentario para distinguir la estrategia, o mantener por defecto
- MagicNumber - elija su número para distinguir la estrategia, o mantener por defecto
- mmRiskedMoney - cantidad fija de stoploss configurable, para que pueda arriesgar sólo una parte de su saldo inicial. 100 $ por defecto.
Descripción de capturas de pantalla
- Renta variable de la cartera: backtest combinado de todas las estrategias juntas, para los años 2003 a 2020.
- Renta variable de las partes de la cartera: renta variable particular de las estrategias de la cartera EUR-8, para los años 2003 a 2020.
- Estadísticas de la cartera: ver las estadísticas de la cartera de 2003 a 2020. Puede ver detalles como el número de operaciones, la relación entre rentabilidad y reducción y otros parámetros.
- Correlación de la cartera: si dos o más estrategias tienen pérdidas en el mismo mes, no es bueno para la cartera. La correlación de la cartera debe tomarse en serio: compruebe que ninguna estrategia tiene una correlación superior a 0,5, lo que significa una correlación baja.
- Equidad de la estrategia: backtest de la estrategia, probado en los datos de Dukascopy, desde 2003 hasta 2020.
- Estadísticas de la estrategia: vea las estadísticas detalladas del backtest de la estrategia, desde 2003 hasta 2020.
- 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 la estrategia aleatorios: prueba contra la estrategia sobreajustada, que demuestra que la estrategia no está sobreajustada, ya que tiene grandes resultados en las pruebas retrospectivas, incluso con parámetros modificados.
- Matriz Walk-forward - compleja serie de simulaciones, en las que 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.
