リバーシング: 最大ドローダウンの削減と他の相場のテスト
Roman Klymenko | 11 1月, 2019
イントロダクション
前回の記事では、反転戦略を分析しました。 2つの外国為替の商品の戦略をテストしました。 また、システムのパフォーマンスを向上させるために異なるインジケータを使用しました。
その結果、反転戦略は平均年間利回り約 50% で動作することがわかりました。 しかし、最大ドローダウンが最初の入金額を超える可能性があるため、リスクの高い戦略です。 1万ドルの最初の資産では、分析された金融商品の最大ドローダウンは、任意のインジケータで 12000-15000 ドルに達しました。 この変数を改善できるでしょうか。 取得した措置は戦略の収益性にどのように影響するでしょうか? これは、この記事の最初の部分の主題になります。
この問題に対処した後、外国為替銘柄に加えて、様々な金融商品をトレードしようとする第２の課題に移ります。 このトレード戦略に最適な相場を見つけます。 異なる相場でのトレードの反転にはかなりの差があります。
この記事内のすべてのテストでは、M15 時間枠と、チェーン内の最大ステップ数を8に設定します。 パラメータ値を選択する理由は、前の記事で説明しました。
さらに、GBPUSDとXAGUSD以外のすべてのテストではインジケータを使用しません。 この戦略では、前のトレードチェーンが閉じられると、固定方向のエントリーが実行されます。 GBPUSDとXAGUSDの場合、エントリーは CCI インジケータ値に依存します。 テストは、CCI が上記のシンボルの収益性を高めることができることを示します。
以下に添付されているアーカイブには、この記事で考慮される各シンボルの適切なEA設定を持つすべてのセットファイルがあります。 これらの設定はテストに使用され、結果として得られる利益チャートは記事に表示されます。
テストの変更
この記事では、より厳格なテストと最適化が行われます。
第一、すべてのテストは、実際のティックモードに基づいてすべてのティックで実行されます。
第二、最適化は最大残高のためだけでなく、最大残高に最小ドローダウンを加えて実行されます。
この変更は理解しやすいです。 TPレベルを ストップロス の2倍の大きさに設定しました。 これより、TPのトリガーになった反転ステップに応じて、利益に強い不均衡が生じます。 たとえば、最初のステップでのTPで$1をもたらすことができますが、最大ステップでは純利益は $10 (つまり、チェーン内のすべての不採算ステップの損失を扱いた後の利益) です。
このため、最適化基準の利益を使用することは、最適なパラメータを見つけるために必ずしも適切ではありません。 多くの場合、逆のことが起こります。見つかったパラメータでは、TPは最初のステップでほとんど達成できません。
第三、テストは複数のブローカーアカウントで実行されます。
各ブローカーは、特定のスプレッド、スワップ、スリッページ、ユニットを提供します。 したがって、結果はブローカーによって大きく異なります。 チェックしてみましょう。 3つの異なるブローカーをテストします。
EAの変更
新しい ReverseEAバージョンが以下に添付されています。 以前の公開バージョンとの差:
- 修正されたEAのクラッシュは、オーダーを送信するときに時折発生する可能性があります。
- 指数関数的に倍増することに加えて、ステップまたは2の後にトレード量を倍増することが可能になりました;
- チェーン内の反転ステップの数がオーダーコメントに書き込まれるようになりました—1つまたは2つのトレードで増加したボリュームを有効にするために使用します。
- [設定] の [最初のトレードを開かない (管理のみ)] に新しいチェックボックスが追加されました。
- 時間によってエントリーを制限する設定を追加: 特定の時間、曜日または月の日付のエントリーを避ける用;
- 新しいEAの操作モードが追加されました。このEAは、すべてのオープンポジションとオーダーを閉じ、指定した方向に新しいオーダーを開き、適切なコメントを追加します, その後、EAは、操作を完了します;
- addedRSIoperation options;
- CCI とモメンタム: 他のインジケータの新しいオプションを追加しました。
ここでは、新しい特徴について詳しく説明します。
新オペレーションモード. この新しいEA動作モードは、現在のポジションをクローズして、EAのデフォルトの方向とは異なる任意の方向に、減らされたボリュームを持つ新しいものをすぐに開く場合に使用します。
例えば、6番目の反転またはより多くの場合、価格は方向に行き、全体の反転チェーンは利益で、価格に対して変わることを恐れています。 この場合、このモードを使用して利益を取り、すぐに最初のボリュームで選択した方向に新しいチェーンを開始することができます。
このモードを使用するには、「Open Long trade with this comment and exit」または「>Open Short trade with this comment and exit」というパラメータでモードを開始するように反転ステップの数を設定します。
取引管理のみ. 前回の記事へのコメントでは、テクニカル分析を使用したトレードは、標準的なインジケータで分析されたトレード方法より収益性の面ではるかに優れていることが言及されました。 これは、間違いないでしょう。 選択した方向の特定のレベルからのエントリーは、価格がどこにあるかに関係なく、いつでも固定方向にエントリーするよりもはるかにリスクが低くなります。
しかし、テクニカル分析はに手動のタスクを意味し、適切にプログラムすることは困難です。 ただし、テクニカル分析を使用して手動でトレードする場合は、この新しいEA関数が役立ちます。
新しいチェックボックス "最初のトレードを開かない (唯一の管理)" を使用すると、最初のトレードを手動で開き、EAに管理させることができます。 このチェックボックスをオンにすると、EAは開いているトレードのみを管理します。
最初のトレードは、新しいモードを使用して開くことができます ( "このコメントと決済を使用してロングトレードを開きます " または "このコメントと決済を開いてショートトレード)」)。
代わりに、ツールを使用して、ドルで固定ストップでオーダーを作成することができます。 このツールは、必要なコメント (チェーンの最初のトレードを開くために 1) とマジックナンバー (RevertEAマジックと一致する必要があります) を指定することで、ドルまたは資産パーセントで固定リスクを持つポジションを開くことができます。
トレードを開くときにマジックとコメントを指定することができ、独自のEAを使用することができます。
取引管理モードを選択すると、チェーン内の未決オーダーのTPターゲットを決定する方法も変更されることに注意してください。 通常モードでは、チェーン内の新規オーダーのTP価格は、EAのTake Profit設定に基づいて決定されます。 管理モードでは、TP値は現在のポジションのTPと約定価格との差として決定され、現在のスプレッド値が追加されます。
したがって、TPの場合の利益ポイントの数は異なる場合があります。 この値は、現在のスプレッドとポジションオープンモーメントのスプレッドの差によって異なる場合があります。 最初のポジションの開始時または前のオーダー時のスプレッドが現在のオーダー配置時間のスプレッドと等しい場合、2つの計算方法の間に差はありません。 現在のスプレッドが前の値よりも大きい場合、TPは現在のスプレッド値と前の拡散の差によって大きくなります。 それ以外の場合、TPサイズはこの差によって小さくなります。
RSI実行オプション. RSI フィルタは、3つのモードで動作することができます。
- 現在のRSI値がrsiValMax以下の場合は、ロングポジションをエントリーし、それ以外の場合はスキップします。現在のRSIがrsiValMin以上である場合は、ショートエントリーを実行し、それ以外の場合はスキップします。
- 現在のRSI値がrsiValMaxより大きい場合は、ロングポジションをエントリーし、それ以外の場合はスキップします。現在のRSIがrsiValMin未満の場合は、ショートエントリーを実行し、それ以外の場合はスキップします。
- 現在のRSI値がrsiValMaxより大きい場合は、ショートポジションをエントリーし、それ以外の場合はスキップします。現在のRSIがrsiValMin未満の場合は、ロングエントリーを実行し、それ以外の場合はスキップします。
最初のモードでは、ロングとショートの両方のトレードが許可されている場合、一度に2つのトレードは、RSI値にすることができますのでご注意ください。
外国為替銘柄をトレードする際のリスクの軽減
どのように最大ドローダウンを減らすことができるでしょうか。
すでに最小ロットからトレードを開始します。 そのため、初期ロットを削減することはできません。
最小ロットに加えて、さらなる反転ステップでロット値を増加させます。 ロットを増加しない場合、最大ドローダウンは、ほぼ2倍に減らすことができます。 しかし、これは十分ではありません。 $6000-8000 に最大ドローダウンを減らすことを可能にします。 許容ドローダウン値は約 $3000-5000 であり、初期デポジットの 30-50% です。 どのように行うことができるでしょうか。
この質問への答えは、前の記事で発見されました。 TPは、ほぼ常に ストップロス 値の2倍以上の大きさです。 つまり、収益性を上げるために、各ステップでロットを倍増する必要は必ずしもありません。 別の方法として、2回目または3回目のトレードを増やすこともできます。
次の結果があります。
- 最大の反転ステップでロットサイズが大幅に削減されますので、リスクも低減されます。
- 必要に応じて、反転ステップの数を増やすことができます。
- 利益はまた、最初のロットサイズが増加することができる一方で、第一のステップで利益を増加させることができます。
- バランスチャートがよりスムーズになります。
さあ、練習に移りましょう。
前回の記事では、EURUSD と GBPUSD の2つの金融商品だけを分析しました。 USDJPY、AUDJPY、GBPJPY、XAUUSDのような、許容できる結果を生む他のシンボルもあります。 バスケットに追加してみましょう。
EURUSD. 比較のため、まず、各反転ステップでロット倍増の利益チャートを分析します。 テストモードが変更されたため、チャートは前回の記事で示したものよりも少し悪いです: 実際のティックに基づいてすべてのティックを使用します:
| シンボル | トレード | プロフィットファクタ | Max. ドローダウン | 利益列 | Max. 連続損失 | SL | TP |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| EURUSD | 3 392 | 1.45 | 13 865 (16%) | 137 466 | 22 | 45 | 175 |
2番目のステップごとにロット倍増と同じシンボルが適用されます。
| シンボル | トレード | プロフィットファクタ | Max. ドローダウン | 利益列 | Max. 連続損失 | SL | TP | Lot |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| EURUSD | 3 392 | 1.26 | 3 574 (14%) | 24 569 | 22 | 45 | 175 | 0.02 |
利益と収益性の両方が大幅に減少しただけでなく、最大ドローダウンも減少しました。 これが達成したかったことです。
GBPUSD. 各反転ステップでロット倍増の利益チャート:
| シンボル | トレード | プロフィットファクタ | Max. ドローダウン | 利益列 | Max. 連続損失 | SL | TP |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GBPUSD | 4 218 | 1.52 | 13 632 (12%) | 153 384 | 21 | 40 | 135 |
ロット倍増は、二番目のステップで適用されます。
| シンボル | トレード | プロフィットファクタ | Max. ドローダウン | 利益列 | Max. 連続損失 | SL | TP | Lot |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GBPUSD | 4 161 | 1.24 | 3 620 (20%) | 36 540 | 22 | 40 | 135 | 0.04 |
GBPJPYすべての第２段階で倍増ロット:
| シンボル | トレード | プロフィットファクタ | Max. ドローダウン | 利益列 | Max. 連続損失 | SL | TP | Lot |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GBPJPY | 1 559 | 1.25 | 4 892 (22%) | 17 534 | 14 | 160 | 380 | 0.01 |
USDJPYすべての第２段階で倍増ロット:
| シンボル | トレード | プロフィットファクタ | Max. ドローダウン | 利益列 | Max. 連続損失 | SL | TP | Lot |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| USDJPY | 1 787 | 1.22 | 3 066 (13%) | 13 559 | 25 | 60 | 230 | 0.02 |
AUDJPY各ステップで倍増ロット:
| シンボル | トレード | プロフィットファクタ | Max. ドローダウン | 利益列 | Max. 連続損失 | SL | TP | Lot |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| AUDJPY | 2 661 | 1.21 | 5 275 (18%) | 15 902 | 15 | 80 | 130 | 0.01 |
この場合、TPは ストップロス の2倍未満なので、2ステップごとに倍増することはできません。 しかし、最小ロットの最大ドローダウンは $6000 を超えないため、ここでは必要ありません。
XAUUSDすべての第２段階で倍増ロット:
| シンボル | トレード | プロフィットファクタ | Max. ドローダウン | 利益列 | Max. 連続損失 | SL | TP | Lot |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| XAUUSD | 841 | 1.4 | 3 263 (13%) | 21 250 | 8 | 1 700 | 3 600 | 0.03 |
この場合、最大連続損失シリーズは8を超えないことに注意してください。 しかし、このチャートは、利益は常にスワップ損失をカバーするのに十分ではなかったことを示します。
XAGUSDすべての第２段階で倍増ロット:
| シンボル | トレード | プロフィットファクタ | Max. ドローダウン | 利益列 | Max. 連続損失 | SL | TP | Lot |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| XAGUSD | 401 | 1.56 | 5 087 (27%) | 19 718 | 22 | 4 500 | 17 500 | 0.01 |
ご覧の通り、銀は金よりもはるかにボラティリティがあり、しばしばSLに引っ掛かります。 この場合でも、利益を上げる確率は、資産を増やすのに十分です。
すべてのテストされたシンボルの一般的なテーブルを要約し、作成してみましょう。
すべての第２段階で倍増ロット:
| シンボル | トレード | プロフィットファクタ | Max. ドローダウン | 利益列 | Max. 連続損失 | SL | TP | Lot |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| EURUSD | 3 392 | 1.26 | 3 574 (14%) | 24 569 | 22 | 45 | 175 | 0.02 |
| GBPUSD | 4 161 | 1.24 | 3 620 (20%) | 36 540 | 22 | 40 | 135 | 0.04 |
| GBPJPY | 1 559 | 1.25 | 4 892 (22%) | 17 534 | 14 | 160 | 380 | 0.01 |
| USDJPY | 1 787 | 1.22 | 3 066 (13%) | 13 559 | 25 | 60 | 230 | 0.02 |
| * AUDJPY | 2 661 | 1.21 | 5 275 (18%) | 15 902 | 15 | 80 | 130 | 0.01 |
| XAUUSD | 841 | 1.4 | 3 263 (13%) | 21 250 | 8 | 1 700 | 3 600 | 0.03 |
| XAGUSD | 401 | 1.56 | 5 087 (27%) | 19 718 | 22 | 4 500 | 17 500 | 0.01 |
* 各ステップで倍増ロット
許容値に最大ドローダウンを減らすために管理しました。 しかし、同時に、利益の大規模なシェアを失いました。 さらに、EURUSD と GBPUSD のチャートは、各ステップで倍増し、より滑らかに見えます。
添付のアーカイブは、各ステップで倍増するときに、すべての上記のシンボルのテスト結果が含まれています。 よって, トレード戦略の結果を詳しく見てみることができます。
別のブローカーでのテスト
前回の記事へのコメントでは、テスト結果がブローカーに大きく依存する可能性があることが言及されました。 1つのブローカーでのテストは良い結果を示している場合, 他のブローカーとはるかに悪い結果を得ることができます。. チェックして、別のブローカーでテストを実行してみましょう。
一般的なテスト結果を次に示します。 主な結論は次のとおりです。ブローカーは実際にテスト結果に影響を及ぼします。 この影響は強く、見つかったパラメータは別のブローカーに適していない可能性があります。
しかし、新しいブローカーの別の最適化を実行することによって、トレードが十分に有益であるパラメータを見つけることが可能です。 パラメータは次のとおりです。
新しいブローカー:
| シンボル | トレード | プロフィットファクタ | Max. ドローダウン | 利益列 | Max. 連続損失 | SL | TP |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| EURUSD | 1 224 | 1.77 | 2 635 (17%) | 10 116 | 9 | 115 | 205 |
| GBPUSD | 3 382 | 1.25 | 1 101 (7%) | 6 063 | 11 | 90 | 145 |
| GBPJPY | 2 179 | 1.32 | 900 (6%) | 3 437 | 9 | 200 | 215 |
| USDJPY | 1 507 | 1.21 | 12 358 (45%) | 10 222 | 12 | 75 | 220 |
| AUDJPY | 1 175 | 1.48 | 4 608 (29%) | 10 731 | 9 | 115 | 230 |
| GOLD | 1006 | 1.75 | 15 615 (26%) | 78 962 | 8 | 1 400 | 2 500 |
| SILVER | 275 | 2.51 | 4 588 (14%) | 28 077 | 8 | 85 | 215 |
さて、ここにチャートがあります。
AUDJPY:
EURUSD:
GBPJPY:
GBPUSD:
GOLD:
シルバー:
各工程でのロット倍増は全てのテストで使用しました。 この利益は、最初のブローカーよりはるかに低いです。 しかし、最大ドローダウンと最大連続損失シーケンスを見てください。 ほとんどの場合、2番目のテストシリーズでは値がかなり悪くなります。 場合によっては、最大ドローダウンの許容可能な増加で初期ロットを2回以上増加させることが可能です。
なぜ異なるパラメータのセットが異なるブローカーに適していることが起こるのでしょうか? ブローカーの1つは、より正確なヒストリーデータを持つことができます。 しかし、2番目のブローカーがより正確なデータを提供している場合、そのブローカーに見つかったパラメータは最初のものに適します。 第2のブローカーで見つかったパラメータは、最初のブローカー (またはネイティブパラメータよりもはるかに悪い結果) で負けの結果になりました。
そのため、テスト結果は実際にはブローカーに依存する可能性があります。 問題は、ブローカーを信頼するかどうかです。 信頼している場合、正しいデータが提供されることを期待して、ブローカーのデータを使用してEAをテストすることができます。 そうでない場合, なぜそのブローカーでトレードを続けますか。
いずれにせよ、このトレード戦略を使用したい場合は、EAパラメータを最適化し、自分で提供されたものを使用するのではなく、最適な値を見つける必要があります。
その他の外国為替銘柄
反転はどこでもうまく動作することができますが、聖杯ではありません. これを証明するために、他の外国為替銘柄の 「ベスト 」のテスト結果はここにあります。
AUDUSD:
NZDUSD:
USDCAD:
USDCHF:
株式相場
FXは世界で唯一の相場ではありません。 反転技術を適用するための最良の相場ではないかもしれません? 少なくとも多くの外国為替シンボル, 反転は良い結果を示さないと, その証拠とすることができます。.
FXは基本的にレンジ相場であると考えられています。 株式相場はトレンドです。 長期的なトレンドよりも反転が良いといえるでしょうか。 この仮定を確認してみましょう。 楽観的であり、株価が上昇すると仮定すると、チェーンの最初のトレードは常にロングになります。
3つのブローカーと同時に戦略をテストします。 異なるトレード条件を提供します。 さまざまな条件が結果に与える影響を見てみましょう。
最初の表には、ブローカーによって提供されるすべてのシンボルの一般的な結果が含まれます。 その表の後に、結論を下します。 次に、バランスチャートを見ていきます。
すべての下のテーブル (すべての相場に) は、同じ列で構成されています。 一般に、その内容は列名から明確です。 列の内容をさらに検討してみましょう。
- 現在 価格—記事の執筆時の価格。 これはすべてのシンボルの比較分析を可能にするために提供されています (価格が高いほど、シンボルのメンテナンスマージンが高くなるので、ツールとロットの低い数は同時にトレードすることができます)。
- [年間% ]-値は次の式に従って計算されます((利益/最大)。 ドローダウン) * 100) ヒストリー的なシンボルデータが利用可能である年の/number は、おおよその数であり、また、比較分析の目的に提供されています。
- 開始—銘柄のヒストリーデータが利用可能な期間の最初のデータ (つまり、テスト期間はこの日付から始まり、8月 ~ 9 月の2018で終了します)。
- 最大 損失—連続した損失の最大数, すなわち、TPに到達する前に行かなければならなかったチェーンの深さです;
- スワップ L |S (L%) -ロングポジションとショートポジションのポジションが次の日にシフトされたときに支払わなければならない (またはスワップが正の場合に支払われる) 銘柄通貨でのロールオーバーコミッション、およびロングポジションのシンボル価格のパーセント。
次のパラメータがテーブルで強調表示されます。
- 黄色 TP列は、このシンボルのTP値が ストップロス の2倍 (または以上) 大きいことを示します。
- 赤 TP列は、TPが ストップロス レベルよりもはるかに大きくないことを示しているため、シニアステップのスワップは利益の失敗または損失を招く可能性があります。
- 赤 最初の列は、テスト期間が1年を超えないことを示しており、適切なパラメータを正確に決定するにはおそらく十分ではありません。
- 赤 スワップ L |S (L%)は、価格の 0.07% 以上の日のパーセント値を示します。
- 黄色 スワップ L |S (L%)は、測定器の価格の 0.07% 未満の日のパーセント値を示します。
- 赤 最大 損失は、そのシンボルの少なくとも1つの一連の損失が最大値を超えたことを示します。
- 赤 年間%利回りが 15% 以下の銘柄を示す
- 黄色 年間%は、シンボル自体は5年以上のヒストリーがある一方で、より多くの 40% の年間収量を有するシンボルを示します。
- 赤 収益性、収益性が1.2 未満の銘柄が表示されます。
- 赤 トレード合計は、テスト期間の100以上のトレードを持っていなかったシンボルを示し、結果は十分な統計データを持っていないため、完全に正確ではない可能性があります。
- 赤 シンボルは、損失を示します。
- 黄色 シンボルは、100% 以上の年間利益を持つツールを示していますが、価格は $100 を超えません。
次に、テストに進みましょう。 ブローカー #1 から始めます。
ブローカー #1
他のテストされたブローカーと比較して, ブローカー1株式相場トレードの面で次の特徴があります。
- ショート操作のスワップはポジティブです, すなわち、損失ではなく、スワップ操作に追加の利益を持っています;
- ロングポジションの配当を支払われます。
- 支払い時間によって、ツールのショートポジションがある場合は、配当を失います。
- ロングスワップは、他のブローカーによって提供されるものよりも大きいです。
もちろん, ストラテジーテスターは、ロングポジション、ショートポジションの配当を考慮に入れていません。 他の面では、テスト結果は他のブローカーよりも信頼性が高いように見えます。 これについては後述します。
| シンボル | トレード、合計 | 年間トレード数 | プロフィットファクタ | Cur. price | Max. ドローダウン | 利益列 | 年間 | Max. 損失 | スワップ L | S (L%) | Start | SL | TP |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Adidas | 295 | 118 | 1.51 | 211 | 534 | 1 873 | 140 % | 6 | -0.1 |0.01 (0.047%) | 2016.01 | 220 | 465 |
| Adobe | 180 | 72 | 1.23 | 262 | 228 | 220 | 38 % | 5 | -0.13 |0.02 (0.048%) | 2016.01 | 350 | 460 |
| Aeroflot | 33 | ~65 | 3.13 | 109 | 11 | 42 | ~ 760% | 4 | -0.1 |0.03 (0.095%) | 2018.02 | 310 | 800 |
| Alcoa | 2 319 | 165 | 1.34 | 43 | 455 | 2 620 | 41 % | 8 | -0.027 |0.004 (0.065%) | 2004.06 | 125 | 190 |
| Amazon | 723 | 289 | 1.32 | 1 929 | 1 577 | 5 969 | 151 % | 6 | -0.9 |0.14 (0.047%) | 2016.01 | 960 | 1 630 |
| American_Express | 990 | 70 | 1.17 | 110 | 567 | 1 099 | 13 % | 14 | -0.06 |0.01 (0.052%) | 2004.06 | 105 | 245 |
| Apple | 1 115 | 82 | 1.55 | 219 | 549 | 5 164 | 69 % | 6 | -0.11 |0.02 (0.048%) | 2005.01 | 520 | 690 |
| ATT | 210 | 15 | 1.68 | 34 | 269 | 795 | 21 % | 7 | -0.02 |0.003 (0.065%) | 2004.06 | 120 | 240 |
| Baidu | 350 | 140 | 1.6 | 229 | 327 | 1 597 | 195 % | 6 | -0.15 |0.02 (0.067%) | 2016.01 | 370 | 610 |
| Banco_Santander | 49 | 19 | 4.01 | 32 | 183 | 571 | 124 % | 7 | -0.02 |0.003 (0.061%) | 2016.02 | 50 | 275 |
| Bank_of_America | 476 | 32 | 1.27 | 31 | 87 | 282 | 22 % | 5 | -0.02 |0.003 (0.062%) | 2004.04 | 130 | 175 |
| Bayer | 81 | 54 | 1.72 | 76 | 525 | 454 | 57 % | 7 | -0.05 |0.006 (0.069%) | 2017.01 | 200 | 355 |
| BMW | 137 | 54 | 1.49 | 85 | 120 | 333 | 111 % | 5 | -0.05 |0.005 (0.059%) | 2016.01 | 215 | 335 |
| Boeing | 505 | 36 | 0.92 | 370 | 2 068 | -663 | - | 3 | -0.21 |0.03 (0.057%) | 2004.06 | 350 | 625 |
| Caterpillar | 576 | 41 | 1.27 | 156 | 457 | 956 | 14 % | 6 | -0.09 |0.01 (0.057%) | 2004.06 | 300 | 400 |
| Celgene | 132 | 88 | 2.43 | 88 | 285 | 1 155 | 270 % | 6 | -0.05 |0.008 (0.062%) | 2017.01 | 185 | 355 |
| ChinaMobile | 812 | 56 | 1.25 | 48 | 255 | 807 | 22 % | 7 | -0.03 |0.004 (0.058%) | 2004.04 | 150 | 230 |
| Cisco | 229 | 21 | 1.73 | 48 | 343 | 1 099 | 30 % | 8 | -0.03 |0.004 (0.055%) | 2008.01 | 75 | 245 |
| Citigroup | 386 | 26 | 2.48 | 74 | 3 258 | 31 752 | 69 % | 9 | -0.04 |0.007 (0.06%) | 2004.04 | 980 | 1 660 |
| Coca–Cola | 495 | 35 | 1.37 | 46 | 115 | 395 | 24 % | 6 | -0.026 |0.004 (0.057%) | 2004.06 | 130 | 140 |
| Daimler | 54 | 36 | 1.86 | 57 | 19 | 63 | 221 % | 3 | -0.04 |0.004 (0.07%) | 2017.01 | 160 | 210 |
| Deutsche_Bank | 168 | 67 | 1.94 | 10 | 53 | 301 | 227 % | 5 | -0.007 |0.0008 (0.069%) | 2016.01 | 55 | 95 |
| Disney | 463 | 33 | 1.06 | 110 | 750 | 123 | 1 % | 7 | -0.06 |0.01 (0.055%) | 2004.06 | 160 | 260 |
| Dropbox | 34 | ~65 | 2.3 | 26 | 35 | 82 | ~468 % | 4 | -0.02 |0.003 (0.072%) | 2018.04 | 95 | 235 |
| eBay | 84 | 33 | 1.47 | 34 | 36 | 110 | 122 % | 3 | -0.025 |0.004 (0.077%) | 2016.01 | 110 | 135 |
| ENI | 38 | 25 | 2.18 | 16 | 51 | 83 | 108 % | 6 | -0.007 |0.0009 (0.046%) | 2017.01 | 30 | 70 |
| EOC | 186 | 74 | 1.16 | 20 | 67 | 40 | 23 % | 6 | -0.016 |0.002 (0.084%) | 2016.02 | 50 | 85 |
| Estee_Lauder | 110 | 36 | 1.44 | 143 | 113 | 242 | 71 % | 5 | -0.08 |0.01 (0.059%) | 2015.10 | 230 | 390 |
| Ethan_Allen | 222 | 74 | 1.39 | 21 | 55 | 106 | 64 % | 6 | -0.014 |0.002 (0.068%) | 2015.10 | 80 | 110 |
| Exxon | 1 250 | 89 | 1.39 | 85 | 801 | 2 573 | 22 % | 10 | -0.05 |0.007 (0.053%) | 2004.06 | 115 | 240 |
| 398 | 66 | 1.12 | 164 | 353 | 225 | 10 % | 10 | -0.11 |0.016 (0.065%) | 2012.05 | 280 | 380 | |
| Ferrari | 105 | 35 | 1.98 | 137 | 120 | 481 | 133 % | 5 | -0.07 |0.01 (0.053%) | 2015.10 | 200 | 550 |
| Ford | 145 | 10 | 1.93 | 9 | 53 | 247 | 30 % | 5 | -0.006 |0.001 (0.065%) | 2004.04 | 85 | 170 |
| Gazprom | 355 | 236 | 1.3 | 158 | 19 | 41 | 143 % | 6 | -0.11 |0.03 (0.071%) | 2017.03 | 150 | 180 |
| General_Electrics | 558 | 39 | 1.48 | 12 | 126 | 468 | 26 % | 6 | -0.008 |0.001 (0.073%) | 2004.06 | 70 | 115 |
| Goldman_Sachs | 164 | 65 | 1.6 | 235 | 385 | 1 071 | 111 % | 6 | -0.16 |0.02 (0.067%) | 2016.01 | 410 | 770 |
| 902 | 200 | 1.1 | 1 184 | 3 743 | 2 818 | 18 % | 7 | -0.65 |0.1 (0.055%) | 2014.04 | 800 | 1550 | |
| Harley_Davidson | 677 | 56 | 1.29 | 45 | 342 | 906 | 22 % | 7 | -0.026 |0.004 (0.06%) | 2006.08 | 160 | 220 |
| Hewlett_Packard | 766 | 54 | 1.28 | 25 | 116 | 412 | 25 % | 6 | -0.014 |0.002 (0.055%) | 2004.06 | 105 | 130 |
| Home_Depot | 151 | 10 | 1.04 | 212 | 1 448 | 137 | 1 % | 8 | -0.11 |0.017 (0.052%) | 2004.06 | 350 | 640 |
| IBM | 949 | 67 | 1.4 | 151 | 882 | 3 571 | 28 % | 9 | -0.09 |0.014 (0.062%) | 2004.06 | 210 | 430 |
| Inditex | 48 | 32 | 2.24 | 27 | 61 | 184 | 201 % | 6 | -0.03 |0.004 (0.112%) | 2017.01 | 60 | 180 |
| Intel | 247 | 17 | 1.59 | 46 | 50 | 267 | 38 % | 5 | -0.013 |0.001 (0.029%) | 2004.06 | 130 | 190 |
| Johnson&Johnson | 512 | 36 | 1.1 | 142 | 676 | 219 | 2 % | 7 | -0.08 |0.01 (0.055%) | 2004.06 | 190 | 210 |
| JPMorgan | 836 | 59 | 1.25 | 118 | 360 | 818 | 18 % | 7 | -0.07 |0.01 (0.059%) | 2004.06 | 145 | 220 |
| Lenovo | 15 | 5 | 4.95 | 5 | 51 | 152 | 99 % | 5 | -0.002 |0.0003 (0.044%) | 2015.11 | 20 | 180 |
| Lukoil | 188 | 125 | 1.26 | 4 732 | 1 845 | 2 094 | 75 % | 7 | -3.02 |0.9 (0.062%) | 2017.03 | 430 | 830 |
| MAtercard | 544 | 45 | 1.04 | 221 | 455 | 105 | 1 % | 6 | -0.11 |0.016 (0.048%) | 2006.05 | 170 | 285 |
| McDonald | 431 | 30 | 1.19 | 163 | 467 | 554 | 8 % | 7 | -0.09 |0.014 (0.055%) | 2004.06 | 180 | 350 |
| Michael_Kors | 98 | 32 | 1.94 | 72 | 57 | 247 | 144 % | 4 | -0.037 |0.005 (0.056%) | 2015.10 | 190 | 330 |
| Microsoft | 241 | 17 | 1.48 | 114 | 370 | 1 024 | 14 % | 5 | -0.06 |0.008 (0.049%) | 2004.06 | 130 | 330 |
| MTS | 60 | ~120 | 1.81 | 273 | 46 | 92 | ~400 % | 5 | -0.24 |0.07 (0.086%) | 2018.02 | 420 | 895 |
| Netflix | 86 | ~160 | 2.1 | 364 | 80 | 613 | ~ 1 532% | 3 | -0.18 |0.03 (0.047%) | 2018.02 | 570 | 580 |
| Nike | 161 | 11 | 1.16 | 85 | 272 | 160 | 4 % | 7 | -0.04 |0.006 (0.047%) | 2004.04 | 165 | 320 |
| Nintendo_US | 318 | 159 | 1.41 | 46 | 18 | 88 | 244 % | 4 | -0.034 |0.005 (0.075%) | 2016.08 | 55 | 80 |
| Nornickel | 74 | ~140 | 1.4 | 11 904 | 523 | 1 194 | ~456 % | 3 | -8.52 |2.68 (0.072%) | 2018.02 | 200 | 310 |
| Novatek | 50 | ~100 | 1.66 | 1 115 | 48 | 83 | ~345 % | 3 | -0.54 |0.17 (0.05%) | 2018.02 | 160 | 210 |
| nVidia | 338 | 135 | 1.12 | 265 | 691 | 431 | 24 % | 6 | -0.14 |0.02 (0.054%) | 2016.01 | 350 | 560 |
| Oracle | 99 | 39 | 2.39 | 50 | 28 | 160 | 228 % | 3 | -0.03 |0.004 (0.059%) | 2016.01 | 80 | 150 |
| Petrobras | 336 | 23 | 1.6 | 11 | 86 | 620 | 51 % | 5 | -0.008 |0.001 (0.075%) | 2004.04 | 240 | 300 |
| PetroChina | 755 | 53 | 1.61 | 77 | 762 | 4 263 | 39 % | 6 | -0.04 |0.006 (0.053%) | 2004.06 | 310 | 680 |
| Pfizer | 158 | 11 | 1.47 | 44 | 231 | 432 | 13 % | 7 | -0.02 |0.003 (0.049%) | 2004.06 | 105 | 230 |
| Philip_Morris | 431 | 41 | 1.04 | 82 | 484 | 88 | 1 % | 7 | -0.064 |0.01 (0.079%) | 2008.04 | 200 | 260 |
| Procter&Gamble | 568 | 40 | 1.07 | 85 | 467 | 122 | 1 % | 9 | -0.047 |0.007 (0.057%) | 2004.06 | 150 | 185 |
| PVH | 421 | 140 | 1.07 | 142 | 194 | 114 | 19 % | 6 | -0.09 |0.013 (0.062%) | 2015.10 | 220 | 230 |
| Ralph_Lauren | 227 | 75 | 1.71 | 136 | 385 | 1 114 | 96 % | 6 | -0.06 |0.01 (0.048%) | 2015.10 | 220 | 460 |
| Rosneft | 81 | ~150 | 1.82 | 436 | 36 | 96 | ~532 % | 5 | -0.25 |0.08 (0.055%) | 2018.02 | 510 | 910 |
| Salesforce | 109 | 43 | 2.19 | 156 | 81 | 413 | 203 % | 4 | -0.07 |0.01 (0.046%) | 2016.01 | 210 | 480 |
| Sberbank | 202 | 134 | 1.37 | 192 | 45 | 79 | 117 % | 5 | -0.034 |0.005 (0.017%) | 2017.03 | 420 | 510 |
| Snap | 89 | 59 | 1.97 | 9 | 44 | 222 | 336 % | 4 | -0.01 |0.001 (0.121%) | 2017.03 | 75 | 135 |
| Spotify | 153 | ~300 | 1.45 | 174 | 34 | 150 | ~882 % | 3 | -0.13 |0.02 (0.076%) | 2018.04 | 250 | 280 |
| SQM | 151 | 60 | 1.79 | 48 | 44 | 233 | 211 % | 4 | -0.03 |0.004 (0.061%) | 2016.01 | 125 | 240 |
| Starbucks | 227 | 15 | 1.68 | 57 | 38 | 245 | 46 % | 4 | -0.002 |0 (0.0001%) | 2004.04 | 160 | 195 |
| Tencent | 209 | 69 | 2.56 | 332 | 46 | 454 | 328 % | 5 | -0.24 |0.03 (0.074%) | 2015.11 | 450 | 1500 |
| Tesla | 1 731 | 216 | 1.07 | 296 | 2 003 | 1 209 | 7 % | 11 | -0.2 |0.03 (0.067%) | 2010.07 | 500 | 570 |
| Tiffany | 87 | 29 | 2.48 | 127 | 64 | 347 | 180 % | 4 | -0.06 |0.01 (0.049%) | 2015.10 | 220 | 500 |
| Toyota | 150 | 60 | 1.49 | 124 | 145 | 250 | 68 % | 5 | -0.08 |0.012 (0.063%) | 2016.01 | 140 | 330 |
| Travelers | 129 | 11 | 1.22 | 134 | 1 257 | 631 | 4 % | 7 | -0.08 |0.013 (0.063%) | 2007.03 | 330 | 670 |
| TripAdvisor | 240 | 96 | 1.5 | 49 | 98 | 305 | 124 % | 5 | -0.023 |0.003 (0.047%) | 2016.01 | 155 | 195 |
| 89 | 35 | 2.44 | 29 | 29 | 220 | 303 % | 4 | -0.02 |0.003 (0.07%) | 2016.01 | 120 | 240 | |
| UnitedHealth | 1 131 | 78 | 0.75 | 266 | 1 878 | -1 816 | - | 5 | -0.14 |0.02 (0.051%) | 2004.04 | 170 | 250 |
| Vale | 62 | 13 | 1.76 | 15 | 36 | 116 | 71 % | 3 | -0.008 |0.001 (0.055%) | 2014.04 | 85 | 115 |
| Verizon | 275 | 19 | 1.29 | 54 | 115 | 200 | 12 % | 5 | -0.03 |0.004 (0.054%) | 2004.06 | 145 | 210 |
| VF | 92 | 31 | 2.26 | 92 | 33 | 211 | 213 % | 3 | -0.044 |0.007 (0.049%) | 2015.10 | 180 | 320 |
| Visa | 97 | 6 | 0.83 | 149 | 269 | -91 | - | 3 | -0.07 |0.01 (0.049%) | 2004.04 | 290 | 440 |
| Vodafone | 118 | 29 | 1.54 | 22 | 57 | 100 | 43 % | 5 | -0.016 |0.002 (0.075%) | 2014.06 | 75 | 150 |
| Volkswagen | 397 | 158 | 1.13 | 152 | 1 090 | 610 | 22 % | 12 | -0.09 |0.01 (0.06%) | 2016.01 | 200 | 400 |
| Wells_Fargo | 90 | 60 | 1.85 | 54 | 11 | 70 | 424 % | 3 | -0.034 |0.005 (0.064%) | 2017.01 | 110 | 155 |
| Williams_Sonoma | 531 | 177 | 1.17 | 66 | 213 | 203 | 31 % | 6 | -0.03 |0.005 (0.049%) | 2015.10 | 100 | 135 |
| Yandex | 530 | 75 | 1.52 | 33 | 393 | 2 006 | 72 % | 6 | -0.024 |0.003 (0.074%) | 2011.05 | 95 | 150 |
テーブルからご覧の通り、反転技術は、エントリポイントの検索なしでも、ほぼすべての株式相場の商品で有益です。 90のうち3つのシンボルに対してのみ、SLとTPの利益率が見つかりませんでした。
さて、他のブローカーで得られた結果を見てみましょう。
すべての90のバランスチャートを分析することはできないので、ブローカー #1 のバランスチャートはありません。 いずれかのツールを詳しく見たい場合は、下記のストラテジーテスターレポートでチャートを見つけることができます。
しかし、3年以上のヒストリーを持つ、黄色でマークされた銘柄のバランスチャートを分析してみましょう。
Ethan Allen:
Michael Kors:
Petrobras:
Starbucks:
Tencent:
Tiffany:
Vale:
VF:
Broker #2
ブローカー1に対するこのブローカーの主な利点は、小さなスワップです。 スワップは、すべての株式相場銘柄について同じです。 ロングポジションの年 (1 日あたり 0.016%) の始値の 6% に等しいです。 ショートポジションの場合、年あたりの始値の 3% です (1 日あたり 0.008%)。
0.016% のスワップを、ブローカー1によって提供された平均スワップ = 0.055% と比較します。 少なくとも3.5 倍以下です。
ただし、短所があります。
- ショートトレードのスワップはマイナスなので、ブローカー1はオーバーナイトポジション、ブローカー2チャージコミッション (長い間2倍未満です) を支払います。
- ロングポジションの配当は支払われません。
- ポジティブな側面もあります-配当はショートポジションに請求されません。
テスト結果でテーブルを検討する前に、結果が完全に正確ではないことに注意してください。 ストラテジーテスターは、このブローカーのスワップを実質的に無視します。 スワップの総損失は、通常、テスト期間全体で10セントを超えないのに対し、実際のトレードブローカーのスワップははるかに大きいです。 また、トレードの年間数は、スワップが利益の大規模なシェアを取ることができることを意味し、ツールのほとんどに小さいことに注意してください。
したがって、独自のテスト中にこの可能性を考慮する必要があります。 そして、このようなブローカーとトレードするためにイスラムのアカウントを使用します。 つまり、スワップのないアカウントであり、セキュリティを保持している期間に関係なく、各トレードに対してコミッションが支払われます。 ただし、ストラテジーテスターでは、このブローカーのコミッションも無視されます。
| シンボル | トレード、合計 | 年間トレード数 | プロフィットファクタ | Cur. price | Max. ドローダウン | 利益列 | 年間 | Max. 損失 | Start | SL | TP |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| AAPL | 477 | 86 | 1.5 | 217 | 132 | 739 | 101 % | 5 | 2013.01 | 250 | 310 |
| ADBE | 224 | 40 | 2.02 | 260 | 102 | 825 | 147 % | 4 | 2013.01 | 340 | 500 |
| AMZN | 642 | 116 | 1.78 | 1 911 | 602 | 8 956 | 270 % | 5 | 2013.01 | 1 440 | 2 040 |
| ATVI | 395 | 71 | 1.29 | 80 | 56 | 197 | 63 % | 5 | 2013.01 | 135 | 140 |
| BA | 980 | 178 | 1.4 | 371 | 229 | 1 308 | 103 % | 6 | 2013.01 | 280 | 310 |
| BAC | 72 | 13 | 1.57 | 30 | 35 | 77 | 40 % | 4 | 2013.01 | 115 | 145 |
| BRK.B | 377 | 68 | 1.58 | 220 | 326 | 1 106 | 61 % | 7 | 2013.01 | 210 | 310 |
| C | 339 | 61 | 1.3 | 73 | 124 | 299 | 43 % | 6 | 2013.01 | 140 | 180 |
| CAT | 398 | 72 | 1.6 | 156 | 117 | 624 | 96 % | 5 | 2013.01 | 260 | 280 |
| CMCSA | 46 | 8 | 2.88 | 37 | 47 | 179 | 69 % | 4 | 2013.01 | 115 | 315 |
| CSCO | 127 | 36 | 1.68 | 48 | 42 | 133 | 90 % | 5 | 2015.01 | 90 | 125 |
| CVX | 732 | 133 | 1.35 | 120 | 296 | 586 | 35 % | 7 | 2013.01 | 165 | 180 |
| DAL | 312 | 56 | 1.67 | 59 | 407 | 997 | 44 % | 11 | 2013.01 | 110 | 245 |
| DIS | 568 | 103 | 1.25 | 110 | 439 | 460 | 19 % | 10 | 2013.01 | 135 | 195 |
| EA | 745 | 135 | 1.48 | 114 | 170 | 961 | 102 % | 6 | 2013.01 | 140 | 200 |
| EBAY | 141 | 25 | 1.25 | 34 | 63 | 72 | 20 % | 6 | 2013.01 | 130 | 145 |
| FB | 384 | 69 | 1.52 | 162 | 129 | 699 | 98 % | 5 | 2013.01 | 310 | 380 |
| FOXA | 265 | 48 | 1.6 | 44 | 47 | 200 | 77 % | 4 | 2013.01 | 90 | 120 |
| GE | 272 | 49 | 1.58 | 12 | 49 | 172 | 63 % | 6 | 2013.01 | 55 | 80 |
| GM | 232 | 42 | 1.67 | 35 | 353 | 552 | 28 % | 7 | 2013.01 | 115 | 150 |
| GOOGL | 715 | 130 | 1.89 | 1 172 | 2 851 | 15 477 | 98 % | 7 | 2013.01 | 1 100 | 1 660 |
| GS | 197 | 35 | 1.52 | 235 | 273 | 819 | 54 % | 5 | 2013.01 | 690 | 750 |
| HPE | 90 | 30 | 1.97 | 16 | 27 | 100 | 123 % | 4 | 2015.11 | 55 | 70 |
| IBM | 239 | 43 | 1.73 | 150 | 332 | 900 | 49 % | 6 | 2013.01 | 350 | 510 |
| INTC | 167 | 30 | 1.93 | 46 | 23 | 208 | 164 % | 4 | 2013.01 | 130 | 180 |
| JNJ | 207 | 37 | 1.78 | 142 | 77 | 364 | 85 % | 4 | 2013.01 | 240 | 280 |
| JPM | 589 | 107 | 1.39 | 117 | 133 | 460 | 62 % | 6 | 2013.01 | 125 | 145 |
| KO | 107 | 19 | 2.13 | 46 | 29 | 151 | 94 % | 4 | 2013.01 | 100 | 160 |
| LLY | 337 | 61 | 1.97 | 106 | 222 | 1 310 | 107 % | 7 | 2013.01 | 120 | 275 |
| MCD | 219 | 39 | 1.71 | 164 | 86 | 350 | 73 % | 4 | 2013.01 | 280 | 290 |
| MMM | 448 | 81 | 1.23 | 216 | 334 | 537 | 29 % | 6 | 2013.01 | 260 | 310 |
| MON | 347 | 63 | 1.56 | 127 | 58 | 393 | 123 % | 4 | 2013.01 | 210 | 230 |
| MSFT | 186 | 33 | 2.09 | 113 | 70 | 476 | 123 % | 5 | 2013.01 | 150 | 275 |
| NEM | 439 | 79 | 1.56 | 31 | 66 | 378 | 104 % | 9 | 2013.01 | 100 | 135 |
| NFLX | 417 | 75 | 1.58 | 360 | 339 | 1 634 | 87 % | 4 | 2013.01 | 510 | 660 |
| NKE | 176 | 32 | 2.24 | 85 | 121 | 741 | 111 % | 6 | 2013.01 | 135 | 275 |
| NVDA | 738 | 133 | 1.58 | 262 | 210 | 1 339 | 115 % | 6 | 2013.01 | 300 | 330 |
| ORCL | 237 | 43 | 1.67 | 50 | 57 | 271 | 86 % | 5 | 2013.01 | 90 | 150 |
| PEP | 369 | 67 | 1.52 | 114 | 94 | 353 | 68 % | 5 | 2013.01 | 140 | 175 |
| PFE | 97 | 17 | 1.75 | 44 | 30 | 122 | 73 % | 4 | 2013.01 | 120 | 165 |
| PG | 340 | 61 | 1.57 | 85 | 108 | 433 | 72 % | 6 | 2013.01 | 115 | 175 |
| PM | 562 | 102 | 1.43 | 83 | 160 | 503 | 57 % | 6 | 2013.01 | 125 | 155 |
| PRU | 690 | 125 | 1.34 | 104 | 159 | 586 | 67 % | 6 | 2013.01 | 150 | 185 |
| PYPL | 141 | 47 | 2.31 | 90 | 69 | 590 | 285 % | 5 | 2015.07 | 135 | 315 |
| SBUX | 266 | 48 | 1.54 | 57 | 55 | 221 | 73 % | 5 | 2013.01 | 130 | 160 |
| TWX | 140 | 25 | 1.85 | 98 | 156 | 408 | 47 % | 5 | 2013.01 | 255 | 345 |
| UPS | 59 | 10 | 2.98 | 118 | 42 | 325 | 140 % | 3 | 2013.01 | 350 | 650 |
| VZ | 182 | 33 | 2.27 | 54 | 79 | 570 | 131 % | 6 | 2013.01 | 95 | 200 |
| WFC | 329 | 59 | 1.45 | 55 | 180 | 293 | 29 % | 7 | 2013.01 | 100 | 130 |
| WMT | 315 | 57 | 1.38 | 95 | 381 | 453 | 21 % | 7 | 2013.01 | 140 | 175 |
| XOM | 523 | 95 | 1.26 | 85 | 603 | 844 | 25 % | 12 | 2013.01 | 105 | 200 |
ブローカー #1 とは異なり、このブローカーは、トレード戦略の損失のシンボルを持っていません. おそらくストラテジーテスターでのスワップとコミッションの不在によるものです。 その他の考えられる理由は、テスト期間であり、わずか5年です。 ツールの14年のヒストリーを提供するブローカー #1 と比較してください。
次に、テストされたシンボルのバランスチャートを見てみましょう。
AAPL:
ADBE:
AMZN:
ATVI:
BA:
BAC:
BRKB:
C:
CAT:
CMCSA:
CSCO:
CVX:
DAL:
DIS:
EA:
EBAY:
FB:
FOXA:
GE:
GM:
GOOGL:
GS:
HPE:
IBM:
INTC:
JNJ:
JPM:
KO:
LLY:
MCD:
MMM:
MON:
MSFT:
NEM:
NFLX:
NKE:
NVDA:
ORCL:
PEP:
PFE:
PG:
PM:
PRU:
PYPL:
SBUX:
TWX:
UPS:
VZ:
WFC:
WMT:
XOM:
ブローカー #3
次に、3番目のブローカーで結果を確認してみましょう。 このブローカーはまた、イスラムのアカウントを提供します。 これが、ストラテジーテスターもスワップを無視する理由です。 しかし、この場合のテスト結果は、より現実的です。 もちろん、スワップ以外のアカウントもトレードに使用する必要があります。
イスラム口座がなければ、ブローカーのスワップはロングとショートの両方のポジションでマイナスになります。 ロングスワップは、1年あたりのスワップ計算時のツール価格の 2.5% です (1 日あたり 0.007%)。 ショートスワップは、スワップ計算時のツール価格の 1.5% です (1 日あたり 0.004%)。
| シンボル | トレード、合計 | 年間トレード数 | プロフィットファクタ | Cur. price | Max. ドローダウン | 利益列 | 年間 | Max. 損失 | Start | SL | TP |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| #AA | 624 | 56 | 2.4 | 43 | 136 | 1 782 | 119 % | 6 | 2007.07 | 90 | 135 |
| #AIG | 328 | 29 | 1.5 | 54 | 119 | 497 | 37 % | 5 | 2007.07 | 240 | 270 |
| #GE | 354 | 32 | 1.92 | 12 | 91 | 580 | 57 % | 5 | 2007.07 | 60 | 145 |
| #HPQ | 471 | 42 | 1.83 | 25 | 211 | 1 203 | 51 % | 6 | 2007.07 | 90 | 195 |
| #INTC | 300 | 27 | 1.68 | 46 | 137 | 651 | 43 % | 6 | 2007.07 | 90 | 195 |
| #IP | 154 | 14 | 1.91 | 54 | 104 | 488 | 42 % | 5 | 2007.07 | 210 | 350 |
| #KO | 491 | 44 | 1.34 | 46 | 87 | 302 | 31 % | 6 | 2007.07 | 110 | 130 |
| #MO | 160 | 14 | 1.45 | 62 | 72 | 202 | 25 % | 5 | 2007.07 | 185 | 250 |
| #PFE | 245 | 22 | 1.47 | 44 | 32 | 115 | 32 % | 6 | 2007.07 | 100 | 110 |
| #T | 292 | 26 | 1.5 | 33 | 109 | 378 | 31 % | 6 | 2007.07 | 95 | 145 |
| #VZ | 201 | 18 | 1.65 | 54 | 52 | 257 | 44 % | 4 | 2007.07 | 165 | 210 |
ご覧の通り、結果は、最初と2番目のブローカーの間のどこかにあります。 失われたシンボルは見つかりませんでしました。 ただし、年間利益率は、ブローカー #2 の場合よりも少なくなります。
AA:
AIG:
GE:
HPQ:
INTC:
IP:
MO:
PFE:
T:
VZ:
まとめてみましょう。
テスト結果からわかるように、株式相場は反転技術を適用するのに最適です。 ほとんどすべての金融商品で利益を得ることができます。 外国為替相場と比較して、株式相場におけるトレード戦略の行動には差があります。
最も重要な差は、TPはほとんどの場合、二重 ストップロス 値を超えないということです。 多くの場合、ストラテジーテスターによって発見された最高の変種は、TPよりも大きい ストップロス を持つものでした。 しかし、そのようなものを信じていないので、テーブルに含まなかった-相場が絶えず成長していたので利益を作ったと考えるのが妥当でしょう。 したがって、TPは最初のトレードで得られました。 相場が変化し、少なくとも第２のトレードでトリガーを開始した場合, その利益は十分ではありません. したがって、TPオーダーの利益はチェーン全体の損失よりも少なくなります。
株式相場のトレードに突入する前に, 次のルールに注意を払います。 ツールで利用可能なヒストリーが長いほど、年間利益率は低くなります。 12年のヒストリーを持つシンボルのほとんどは、年間 50% 以上を示していませんでしました。 2年未満のヒストリーを持つほとんどすべてのシンボルは、利益の 200% 以上を示します。
このため、長期的なトレードの長いヒストリー的期間を持つツールを選択する必要があります。 そうすれば、より良い結果が得られます。 テスト期間が短いシンボルはまだピリオドを満たしていないのに対し、各ステップで ストップロス をヒットします。
テストの利益は、ライブトレードで損失に変わることができるので、ギャップや大規模なスワップを忘れないでください。 特にTP値が ストップロス とほぼ等しい場合です。 ここでは、Spotify はシンボルの例であります。成功することができませんでした. 実際のトレードでは、8つのトレードチェーンがあり、それぞれがTPによって決済されていました。 しかし、すべてのトレードの結果は、しばしば不利な方向に起こった大きなギャップ、および大規模なスワップによって3ドルの損失がでました。 いずれのチェーンも最初のステップでTPを使用して完了しなかったので、おそらくこのツールの良い期間ではありませんでしました。 よって, おそらくその損失をカバーすることができます他の期間で利益をもたらす。 さらに、ストラテジーテスターでは、年間 700% 以上のデポジットの増加を示しました。 しかし、実際のトレーディングセットからこのシンボルを削除しなければなりませんでしました。
農業相場, コモディティ, 金属
農業、コモディティ、金属相場は荒れ狂う相場と考えることができます。 しかし、少なくとも商品価格は季節や天候の影響を受けているという点で fx 相場とは異なります。
相場は多岐にわたりますが、ロングトレードから始めます-少なくともシンプルな解決策です。
ブローカー #1
| シンボル | トレード、合計 | 年間トレード数 | プロフィットファクタ | Cur. price | Max. ドローダウン | 利益列 | 年間 | Max. 損失 | スワップ L | S (L%) | Start | SL | TP |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| COFFEE | 305 | 152 | 2.22 | 99 | 268 | 2 842 | 530 % | 5 | -0.018 |-0.01 (0.019%) | 2016.09 | 120 | 240 |
| CORN | 481 | 240 | 1.36 | 356 | 135 | 397 | 147 % | 6 | -0.05 |-0.03 (0.015%) | 2016.09 | 250 | 325 |
| SOYBEAN | 277 | 138 | 1.47 | 845 | 801 | 1 856 | 115 % | 7 | -0.14 |-0.08 (0.017%) | 2016.09 | 950 | 1600 |
| SUGAR | 29 | 14 | 2.78 | 11 | 138 | 541 | 196 % | 3 | -0.002 |-0.001 (0.02%) | 2016.09 | 70 | 170 |
| WHEAT | 106 | 53 | 1.98 | 518 | 247 | 908 | 183 % | 5 | -0.064 |-0.036 (0.012%) | 2016.09 | 1 175 | 2 000 |
| COCOA | 75 | 37 | 1.78 | 2 156 | 441 | 873 | 98 % | 17 | -0.28 |-0.16 (0.013%) | 2016.09 | 64 | 155 |
| CL | 2 677 | 223 | 1.14 | 71 | 13 345 | 19 942 | 12 % | 12 | -0.003 |0.0001 (0.004%) | 2006.09 | 100 | 190 |
| HO | 4 716 | 410 | 1.17 | 2 | 8 891 | 39 846 | 38 % | 23 | -0.0001 |0.00002 (0.005%) | 2007.01 | 200 | 460 |
| NG | 235 | 19 | 2.1 | 2 | 14 515 | 61 996 | 36 % | 13 | -0.0004 |-0.0002 (0.014%) | 2006.11 | 24 | 90 |
| WT | 1 938 | 161 | 1.22 | 71 | 14 730 | 42 437 | 24 % | 15 | -0.003 |0.0001 (0.004%) | 2006.09 | 105 | 345 |
| BRN | 827 | 75 | 1.59 | 78 | 4 832 | 28 274 | 53 % | 10 | -0.003 |0.0001 (0.004%) | 2007.08 | 175 | 345 |
| PA | 1 525 | 138 | 1.23 | 1 041 | 4 784 | 19 013 | 36 % | 16 | -0.14 |-0.08 (0.013%) | 2007.11 | 880 | 2 540 |
| HG | 2 233 | 203 | 1.24 | 2 | 5 589 | 18 067 | 29 % | 8 | -0.0005 |-0.0003 (0.016%) | 2007.06 | 460 | 650 |
一般的に、利益はすべてのツールで達成されます。 農地相場のシンボルは、はるかに大きな利益をもたらしますが、限られたテスト期間に起因するお考えられます。 しかし、この利益は株式相場のよりはるかに少ないです。
また、石油とガスに関連するシンボルは、ショートポジションのポジティブスワップがあります。
COFFEE:
COCOA:
CORN:
SOYBEAN:
WHEAT:
HO:
HG:
NG:
BRN:
WT:
Broker #2
ブローカー #2 は石油トレードのみをサポートしているので、テーブルは小さくなります。
ここでは、スワップはマイナスであり、ロングポジション (1 日あたり 0.016%) のポジション始値の 6%、ショートポジションの場合は 3% (1 日あたり 0.008%) に相当します。 ブローカー #1 は、類似のシンボルに対してはるかに優れたスワップを提供します。
| シンボル | トレード、合計 | 年間トレード数 | プロフィットファクタ | Cur. price | Max. ドローダウン | 利益列 | 年間 | Max. 損失 | Start | SL | TP |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Brent | 710 | 142 | 1.54 | 78 | 8 721 | 32 934 | 75 % | 21 | 2013.09 | 70 | 275 |
| WTI | 346 | 173 | 1.61 | 71 | 893 | 3 700 | 207 % | 6 | 2016.07 | 90 | 130 |
今回はストラテジーテスターがスワップを考慮します。
Brent:
WTI:
まとめてみましょう。
次の結論はツールに作ることができ、反転はまたここに適用することができます。
ETF とインデックス
インデックスには複数の銘柄が含まれます。 また、明確なトレンドがあることを意味します。 同時に, ボラティリティは、単一の株のよりもはるかに少ないでなければなりません。株式の数が多いので、強力に滑らかにされています。 その特徴がテスト結果にどのように影響するかを見てみましょう。
Broker #2
株式相場と同様に、スワップはすべての商品について同じであり、ロングポジション (1 日あたり 0.016%) のポジション始値の 6%、ショートポジションの場合は 3%(1 日あたり 0.008%) です。
| シンボル | 年間トレード数 | プロフィットファクタ | Cur. price | Max. ドローダウン | 利益列 | 年間 | Max. 損失 | Start | SL | TP |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| US500Cash | 262 | 2.42 | 2926 | 4 276 | 26 996 | 631 % | 14 | 2017.12 | 95 | 400 |
| US30Cash | 624 | 1.53 | 26 713 | 22 633 | 85 694 | 378 % | 7 | 2017.12 | 840 | 1 640 |
| USTECHCash | 69 | 3 | 7 516 | 765 | 6 998 | 914 % | 2 | 2017.12 | 1 000 | 1 420 |
このブローカーで得られたテスト結果はうまく見えます。 しかし、ヒストリーデータは1年未満のため、結果は信頼性が低いことに注意してください。 また、今年はボラティリティが高く、動きが大きいトレンドがありました。 よって今年はトレード戦略の理想的であると考えることができます。
US500Cash:
US30Cash:
USTECHCash:
ブローカー1、インデックス
| シンボル | トレード、合計 | 年間トレード数 | プロフィットファクタ | Cur. price | Max. ドローダウン | 利益列 | 年間 | Max. 損失 | スワップ L | S (L%) | Start | SL | TP |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ES | 648 | 51 | 1.5 | 2 939 | 4 192 | 10 832 | 20 % | 10 | -0.36 |-0.2 (0.012%) | 2006.01 | 1 950 | 4 200 |
| NQ | 1 829 | 146 | 1.33 | 7 585 | 2 793 | 9 014 | 26 % | 8 | -0.87 |-0.49 (0.011%) | 2006.04 | 3 250 | 4 400 |
| TF | 569 | 51 | 1.2 | 1 721 | 7 603 | 9 385 | 11 % | 13 | -0.21 |-0.12 (0.012%) | 2007.08 | 185 | 340 |
| YM | 1 334 | 106 | 1.46 | 26 762 | 2 797 | 20 089 | 59 % | 7 | -3.18 |-1.79 (0.012%) | 2006.04 | 155 | 210 |
| FDAX | 1 727 | 138 | 1.18 | 12 402 | 10 631 | 21 110 | 15 % | 9 | -1.48 |-1.23 (0.012%) | 2006.01 | 680 | 1 820 |
| FESX | 77 | 6 | 1.95 | 3 412 | 10 996 | 33 318 | 24 % | 7 | -0.43 |-0.35 (0.012%) | 2006.01 | 175 | 430 |
| FTI | 1 405 | 117 | 1.36 | 549 | 5 536 | 23 869 | 35 % | 8 | -0.06 |-0.05 (0.011%) | 2006.09 | 375 | 780 |
| IBX | 72 | 48 | 1.61 | 9 560 | 2 114 | 3 255 | 102 % | 7 | -1.25 |-1.03 (0.013%) | 2017.01 | 125 | 245 |
| MIB | 70 | 46 | 1.62 | 21 400 | 583 | 1 154 | 131 % | 4 | -2.66 |-2.21 (0.012%) | 2017.01 | 380 | 450 |
| Russia50 | 142 | 94 | 1.13 | 1 129 | 360 | 159 | 29 % | 6 | -0.16 |-0.09 (0.014%) | 2017.03 | 175 | 220 |
| Z | 3 248 | 249 | 1.14 | 7 448 | 7 143 | 10 222 | 11 % | 10 | -0.87 |-0.78 (0.012%) | 2005.05 | 340 | 550 |
| FCE | 2 540 | 195 | 1.14 | 5 480 | 2 491 | 4 639 | 14 % | 10 | -0.62 |-0.52 (0.011%) | 2005.12 | 380 | 490 |
| NKD | 635 | 55 | 1.35 | 23 800 | 6 310 | 12 237 | 16 % | 12 | -2.82 |-1.59 (0.012%) | 2007.03 | 260 | 520 |
| XU | 35 | 23 | 3.26 | 11 765 | 18 | 116 | 429 % | 2 | -1.78 |-1 (0.015%) | 2017.01 | 3 400 | 5 000 |
| HSI | 319 | 79 | 1.39 | 27 856 | 501 | 749 | 37 % | 7 | -3.39 |-2.79 (0.012%) | 2014.07 | 360 | 495 |
| TA25 | 747 | - | 0.42 | 1 671 | 774 | -766 | - | 17 | -2 |-2 (0.12%) | 1992.12 | 300 | 285 |
| CHILE | 4 153 | - | 0 | 27 477 | 2 967 | -2 967 | - | 4 153 | -2.4 |-2.4 (0.009%) | 1991.01 | 300 | 380 |
結果はここで著しく悪化します。 にもかかわらず、2つのシンボルだけが損失を示しました。イスラエルの TA25 指数と南米チリ指数です。 両方のケースで、問題は、トレード戦略に接続されていません。損失は、シンボルトレードのあまりにも大きな手数料によって引き起こされました. チリのトレードのコミッションは、1ドルに達します。TPは利益のわずか数セントです。 このシンボルですべてのトレードが負けている理由です。
よって、戦略トレードの最も有利なシンボルはダウ・ジョーンズ (YM) です。 12年間、60% を示します。
YM:
ブローカー #1、ETF
ブローカー #1 も ETF をサポートします。 このブローカーの新しいシンボルです。ヒストリー的なデータの数ヶ月だけがある理由です。 したがって、パラメータがより大きな期間にどのように動作するかを知ることはできません。
また、このツールではショートスワップが正であることにも注意してください。 これは喜ばしい追加です。
| シンボル | 年間トレード数 | プロフィットファクタ | Cur. price | Max. ドローダウン | 利益列 | Max. 損失 | スワップ L | S (L%) | Start | SL | TP |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| EWG | 50 | 2.27 | 30 | 2 | 11 | 2 | -0.01 |0.002 (0.034%) | 2018.06 | 10 | 30 |
| EWU | 12 | 1.56 | 34 | 2 | 2 | 2 | -0.01 |0.002 (0.034%) | 2018.06 | 50 | 50 |
| EWW | 19 | 1.97 | 50 | 27 | 30 | 4 | -0.017 |0.003 (0.034%) | 2018.06 | 85 | 185 |
| EWZ | 24 | 2.97 | 33 | 6 | 25 | 3 | -0.017 |0.002 (0.036%) | 2018.06 | 35 | 135 |
| FXI | 47 | 1.9 | 43 | 5 | 22 | 3 | -0.014 |0.003 (0.033%) | 2018.06 | 25 | 70 |
| IJH | 49 | 2.12 | 204 | 10 | 53 | 3 | -0.066 |0.015 (0.033%) | 2018.06 | 65 | 155 |
| ILF | 17 | 2.03 | 31 | 2 | 4 | 1 | -0.01 |0.002 (0.034%) | 2018.06 | 100 | 45 |
| SPY | 78 | 1.68 | 292 | 13 | 32 | 5 | -0.09 |0.02 (0.032%) | 2018.06 | 85 | 95 |
| VGK | 17 | 0.29 | 57 | 45 | -30 | 5 | -0.019 |0.004 (0.034%) | 2018.06 | 45 | 95 |
最適なパラメータは、中期的なトレードではなく、日中のトレードに適します。 ただし、短い利用可能なヒストリー期間と接続することができます。
スパイと IJH の ETF については、ここでのトレードは、大きなメンテナンスマージンである一つの大きな問題に接続されています。 最小ロットでも、マージンは $10 です。 勝ちトレードの場合の利益は約1ドルです。 そして、唯一のチェーンの最初のトレードです。 不運であり、チェーンの4番目のトレードを開く必要がある場合は、80ドルのフリーマージンがある必要があります。 8番目のステップでは、$1280 です。 $1 を獲得することを目指してマージンとして $1280 を凍結させる意味はありません。
タイトなストップレベルとのトレード ETF の重要な欠点であると思います。 ヒストリーは過去2ヶ月間しか利用できないので、より長いストップレベルをテストすることは不可能です。
また、実際のアカウントでの EWG テストは成功しませんでしました。 シンボルは大きなギャップを持っていたので、それぞれの新しい日のオープニングは、SLで始まりました。 最後に、シンボルチェーンの1つが7番目のステップに到達し、利益が損失の半分に達したとき、すぐに閉じました。 そして、このシンボルを忘れていました。 しかし、後でチャートを分析し、7番目のステップが最終的にTPによって閉じられることになるので、無謀に行動したことに気づきました。 しかし、そのようなツールは人間の神経系の点では最良の選択ではありません。
結論
チャートからわかるように、反転戦略は実際に機能します。 より良い戦略の新しい相場だけでなく、株式やインデックス相場などの良好なトレンドを持つ相場を選択します。 ブローカーは、追加費用なしで中期的なトレードを許可する良好な条件を提供することを確認してください。
しかし、大きな相場のプレイヤーがトレードする人気のあるツールで反転技術を使用することは推奨されていません。
注意を払う必要がある最も重要な側面は、エントリーは、任意の時点で実行され、シグナルに基づいていないことです。 これは、結果が上記のテストチャートとは大きく異なる可能性があることを意味します。 たとえば、チェーンの8番目のステップは利益で閉じられました。 しかし、または後でエントリーを作ることができ、したがって損失で全体のチェーンを閉じます。 よって、上記の結果に完全に依存しないでください。
また、特定のブローカーのEAパラメータをテストして最適化するようにしてください。 前述のように、同じシンボルに対するEAの最適なパラメータは、ブローカーによって異なる場合があります。 この記事のパラメータとスクリーンショットは、情報提供のみを目的とします。 最終形態で使用するための推奨事項や指示をトレードしていません.
そして、この記事で言及したかった直近のものです。 前回の記事は、結果をもたらしました。著者としての手数料をもらいました:) ライブアカウントで反転がどのように動作するかを確認できます。 有効にするために、外国為替相場のシグナルを公開しました。 これはセントアカウントで動作します。 EAは7銘柄をトレードします: EURUSD、GBPUSD、USDJPY、AUDJPY、GBPJPY、XAUUSD とXAGUSD。 シンボルのほとんどのロット倍増は、チェーン内のすべての第２のトレードに実行されます。
ポジションはEAによって開かれ、部分的に管理されます。 しかし、人間であるので、チェーンが4番目以上のステップに達した場合、神経質になるので、利益が総チェーン損失を超えるとすぐにチェーンを閉じます。 その後、クローズポジションの方向に初期ロットでトレードを開きます。 よって干渉しなかった場合、シグナルの利益はおそらく高い可能性があります。
追加記事
以下の zip アーカイブが添付されています。
- RevertEA. EA, この記事で提供されているのトレード結果;
- SETfiles. 各シンボルと考慮されたブローカーのそれぞれに最適なEA設定でファイルを設定します。
- TESTfiles_plainそして、 TESTfiles_cci。 異なるブローカーとトレードされるすべての銘柄に関するレポートをテストします。
- RevertManualEA. 別の反転EA, よって開かれたトレードのみを管理します。
手動で最初のトレードを開くことを好む場合 RevertManualEAは反転で支援します。 チャートのいずれかでこのEAを実行し、その後、自動的に現在のステップでコメントがあるすべてのトレードを管理し、一致するマジックナンバーがあります。
つまり、最初のトレードを手動で開けばOKです。例えば,ドルで固定ストップでオーダーを作成するユーティリティを使用します。 1分以内に (EAは新しいポジションをスキャンし、10秒ごとに現在のポジションを更新します) RevertManualEAは反対の売りストップまたは買いストップトレードを作成し、TPに当たるか、チェーンの最大ステップに達するまで、このトレードを管理します。
トレーダーの情報パネル: この戦略を適用するのを助けることができる別のユーティリティに注意を払います。 このユーティリティは、開いているチャートに有用な情報を表示します。 特に、ユーティリティの次の関数に特徴があります。
- スワップ情報を表示: ロング; ショート; 3 日間のスワップ。 ポイントで情報を表示します, シンボル通貨と現在のシンボル価格の割合 (すべての3つのモードは、すべての計算オプションで利用できない場合があります);
- トレード収益性の表示: 金額 (数値)。 月/年または全体のヒストリーの銘柄のトレード数と合計利益が表示されます。 さらに、現在の日の利益額とトレード数は、EAが実行されているチャートに表示されます。
- 最初の収益性の高いトレードの前に損失の量を表示 現在のチェーンですでに負けている量を表示します (チェーンの結果全体が収益性が高くなると、現在のチェーンステップを閉じたい場合は、手動で計算する必要はありません)
- 現在の残高、株式、フリーファンドのお知らせ 特定の時間に、ユーティリティは、リストされた情報を指定した MetaTrader メタクオーツ ID に通知を送信します。仮想サーバーのパフォーマンスを監視するだけでなく、アカウント上で利用可能な資金の量を制御するのに役立ちます。
- 表示: セッションの決済時間 (左の時間)-決済。 この情報は、日中のトレーダーに特に有用です。次の日までトレードを残していないことを好む人は特にです。スワップやギャップからアカウントを保護するのに役立ちます。
この情報がトレードのパフォーマンスを向上させるために役立つことを願っています。