후행 중지를 사용하는 수익 창출 알고리즘

소개

무작위 진입 및 정기 종료를 특징으로 하는 알고리즘 중 하나는 이미 The "All or Nothing"Forex Strategy 기사에서 검토되었습니다. 이 알고리즘은 시장 이벤트와 시장 진입 방향을 고려하지 않았습니다. 어느 정도 일정한 시장 변동성 만이 알고리즘에 중요했습니다. 기본적으로 알고리즘은 손익이 발생하지 않았지만 복권을 할 때 매우 유용하다는 것이 입증되었습니다.

우리가 현재 그 기사에서 취해야 할 요점은 하나의 거래 기간을 1 시간 미만 또는 1 주일 이상으로 설정할 수 없다는 것입니다. 1 시간 미만의 값은 스프레드로 인해 매우 빠른 손실을 가져 왔고 1 주일 이상의 값은 수년간 복권을 끌었습니다.

익숙한 EURUSD 통화 쌍과 후행 중지를 사용한 출구로 알고리즘 연구를 시작하겠습니다.

 

1. 후행 정지를 사용하는 임의의 진입 및 종료를 특징으로하는 알고리즘

1. 임의의 방향으로 시장에 진입하십시오.
2. 후행 정지를 TS와 동일하게 설정하십시오.
3. 후행 정지가 트리거 될 때까지 기다리십시오.
4. 1 번 지점으로 돌아가거나 거래를 중단하세요.

시장 상황이 후행 중지로 모니터링되므로 이 알고리즘을 사용하여 약간의 이익을 기대할 수 있습니다. 분명히 가격 움직임이 랜덤 워크라면 이 알고리즘은 아무것도 얻지 못할 것입니다. 그러나 실제 가격 움직임은 혼란스럽지 않으므로 약간의 이익에 대한 희망이 있습니다.

알고리즘의 성능을 추측하는 대신 EA를 개발하고 테스트 해보겠습니다. 프로그램에서 후행 중지를 설정하는 방법에 대해 이미 많이 언급되었습니다. 이 기사에서는 알고리즘 수준에서 프로그래밍으로 이동하지 않을 것입니다. 그렇지 않으면 끝까지 도달하지 못할 것입니다. EA는 연구 목적으로 개발될 예정이므로 최대 예치금 USD 100.000 및 최소 로트 0.1을 받습니다. 이를 통해 중단 전에 더 많은 조치를 볼 수 있습니다.

트레일 링 스탑이 TS와 같고 이 기사의 다른 모든 스탑은 현재 차트에서 마지막 5 개 캔들 (고-저)의 평균 바디 크기의 백분율로 표현된다는 데 동의합시다. 현재 차트를 표시하는 데 사용할 시간 프레임은 D1입니다. 추론에 큰 영향을 미치지 않을 것이므로 반드시 5 개가 아닌 다른 개수의 촛대를 사용할 수 있습니다. 이 측정 척도를 선택한 후 현재 변동성 또는 선택한 통화 또는 통화 쌍에 의존하지 않는 것이 중요합니다.

테스트 실행의 경우 D1에서 TS = 100%를 설정합니다. 이러한 TS 값을 설정하면 1 회 거래 기간은 하루 정도가됩니다. 위에서 이미 언급했듯이 스프레드로 인한 빠른 손실로 인해 더 짧은 거래 기간과 더 작은 TS 값을 설정할 수 없습니다. 더 큰 값을 설정하면 알고리즘 런타임이 늘어납니다.

그림 1. 후행 정지를 사용하여 무작위 진입 및 퇴장을 특징으로하는 알고리즘에 의해 얻은 균형, 여기서 TS = 100

 

그림 1은 알고리즘이 수익을 가져오고 EA가 개발되었으므로 일반적으로 여기에서 기사를 완료 할 수 있음을 보여줍니다.

그러나 이러한 유형의 기사를 읽은 후에는 크게 불만족스러운 세 가지 질문이 있습니다.

1. 입증된 수익이 과거 데이터에 매개 변수를 적용한 결과인가요?
2. EURUSD 통화 쌍을 선택한 이유는 무엇입니까? 다른 통화 쌍을 사용하면 어떻게됩니까?
3. 왜 이것이 역사적 데이터의 일부를 선택했습니까? 게다가 알고리즘은 무작위 항목을 가지고 있으며 수익은 단순히 무작위적일 수 있습니다.

우리는 이 질문에 하나씩 답할 것입니다.

트레일링 스탑을 사용하는 무작위 진입 및 퇴장을 특징으로 하는 알고리즘에는 순전히 일반적인 고려 사항 (스프레드 및 거래 기간으로 인한 손실)을 기반으로 선택된 하나의 매개 변수 TS 만 있습니다. 그럼에도 불구하고 알고리즘은 최적화되어야 합니다.

최적화를 위해 1990 년부터 2012 년까지 사용 가능한 거의 모든 과거 데이터를 사용할 것입니다. 알고리즘에는 임의의 항목이 있으므로 모든 TS 값에 대해 100 개의 다른 임의의 항목 시퀀스를 사용합니다. 따라서 알고리즘에서 임의성을 제거하고 과거 데이터에 맞추는 것을 피할 것입니다.

 

그림 2. EURUSD, D1 (최적 TS = 500)의 후행 정지 TS 값 최적화

 

최적화는 느슨한 계산을 설명하는 테스터의 "개장 가격 만"모드에서 수행되었으며, 그럼에도 불구하고 일반적인 아이디어를 올바르게 렌더링하는 작은 TS 값의 경우 특히 그렇습니다.

그림 2에서 볼 수 있듯이 최적화는 명확한 최대 값을 제공하지 않습니다. TS가 50 및 100과 같은 작은 후행 정지는 손실로 이어집니다. 또한 TS가 150에서 850 사이에있는 경우 알고리즘은 평균적으로 이익을 얻습니다. TS가 900 ~ 1500 범위 내에 있으면 알고리즘이 다시 손실되기 시작합니다.

1500 이상의 TS 값은 고려하지 않아야 합니다. TS = 1500 인 경우 알고리즘은 22 년 동안 약 25 건의 거래를 실행하며 이는 합리적입니다. 명확한 최대 값을 확인하지 않았으므로 150에서 850 사이의 수익성 있는 범위, 즉 TS = 500 (22 년 동안 130 개 거래)의 중심을 차지할 것입니다.

이제 서로 다른 통화 쌍에 대해 알고리즘으로 얻은 잔액을 고려해 보겠습니다. 다시 말하지만, 과거 데이터에 맞추는 것을 피하기 위해 단일 패스의 균형이 아니라 다른 임의 항목이있는 100 회 패스의 평균 균형을 고려할 것입니다.

 

그림 3. 무작위 진입 및 퇴장을 특징으로하는 알고리즘으로 얻은 잔액, EURUSD에 대해 TS = 500, 평균 100 개 이상의 무작위 항목

 

Fig 4. 무작위 진입 및 퇴장을 특징으로하는 알고리즘에 의해 획득된 잔액, GBPUSD에 대해 TS = 500에 대한 후행 정지, 평균 100 개 이상의 무작위 항목

 

Fig 5. 무작위 진입 및 퇴장을 특징으로하는 알고리즘에 의해 획득 된 잔액은 USDJPY에 대해 TS = 500의 후행 정지를 사용하여 평균 100 개 이상의 무작위 항목

 

EURUSD, GBPUSD 및 USDJPY에 대해 후행 정지 TS = 500을 사용하여 무작위 진입 및 퇴장을 특징으로하는 알고리즘에 의해 획득 된 잔액은 평균 100 개 이상의 무작위 항목이 그림 3-5에 나와 있습니다. 평균 잔액은 Y 축을 따라 표시되고 시간은 X 축을 따라 표시됩니다. 평균 잔액을 자세히 살펴 보겠습니다.

모든 통화 쌍에 대해 가장 먼저 지적 할 수있는 것은 급격한 수직 상승과 긴 편평한 하락입니다. 이 유형의 "의사 손실" 알고리즘의 균형을 가져오는 알고리즘을 호출하는 것이 좋습니다. 사실, 우리가 무작위로 3 개월을 취한다면, 그것은 급격한 상승을 포함하지 않을 것이며 우리가 보게 될 모든 것은 우아하고 꾸준하며 일관된 손실일 것입니다. 즉, 이 손실은 스프레드로 인한 일반 손실보다 훨씬 빠를 것입니다. 동시에 우리는 의사 패배 알고리즘이 20년 동안 이기고 잃을 수 있음을 알 수 있습니다.

둘째. 수직 상승의 수는 통화 쌍에 따라 다릅니다. 예 : GBPUSD 차트에는 USDJPY 차트 에서처럼 많은 상승세가 없습니다. 또한 상승세는 시간에 비해 본질적으로 전혀 혼란스럽지 않습니다. 2009 년에는 EURUSD, GBPUSD 및 USDJPY의 세 통화 쌍 모두에서 상당한 상승 움직임이 관찰 될 수 있습니다. 통화 차트는 2009 년의 상승 움직임이 2008 년 12 월의 위기의 결과임을 시사합니다. 따라서 상승세는 위기의 징후입니다. 이 순간부터는 모든 중요한 상승세를 위기라고 부를 것입니다.

평균 잔액 차트에 표시된 위기는 실제 역사적 사건을 반영 할 수 있지만 자체적으로 발생할 수도 있습니다. 즉, 거짓 일 수 있습니다. 이러한 위기는 이상적으로 무질서한 무작위 걷기에서도 관찰 될 수 있지만 모두 거짓입니다. 위기는 혼란스러운 무작위 걷기에서 서로 동기화되지 않을 것입니다. 평균 균형 곡선에서 확인 된 위기의 수는 실제 가격 움직임이 위기인지 위기없는 성격인지를 결정합니다.

셋째. 서로 다른 통화를 사용하여 잔액과 알고리즘 성능을 조사한 후 점차 알고리즘의 작동을 이해하게됩니다. 시장이 조용하지만 가격 움직임은 혼란스러운 랜덤 워크와 유사하며 평균적으로 알고리즘은 스프레드로 인해 손실됩니다. 일관된 손실 기간은 거짓 위기 (상승 움직임)와 번갈아 가며 평균적으로 스프레드로 인한 손실을 초래합니다.

알고리즘의 거래는 거래 기간이 약 2 개월인 매우 긴 기간이기 때문에 손실이 매우 느리고 무시할 수 있습니다. 실제 위기가 다가오면 가격 움직임은 혼란스럽지 않습니다. 예측 가능하고 추세 중심적입니다. 즉, 추세가 발전하기 쉽습니다. 위기의 추가 발전은 혼란스러운 무작위 걷기와는 완전히 다른 눈사태와 같은 가격 움직임으로 이어질 수 있습니다.

알고리즘은 위기 상황에서 다음과 같이 작동합니다. 추세 방향을 추측 한 후 알고리즘은 위기 정점을 기다렸다가 후행 정지 점을 가까이 끌어 당기고 정점에 도달하면 트리거됩니다. 알고리즘이 추세 방향에 대해 잘못된 추측을 한 경우 후행 정지가 추세의 시작 부분에서 시작되고 알고리즘은 50/50 확률로 위치를 반전합니다. 따라서 알고리즘은 기본적으로 돈을 버는 방법 인 모든 실제 위기의 약 3/4를 성공적으로 처리합니다.

알 수 있듯이 수익을 창출하려면 알고리즘에 위기 추세 움직임이 필요합니다. 이는 위에 표시된 통화 쌍에서 EURUSD 가격 움직임과 완전히 관련이 있습니다. GBPUSD 가격 움직임은 추세가없고 위기가 없습니다. 가격 행동에 왜 그런 차이가 있습니까? 근본적인 분석에서 내가 아는 것은 유럽과 미국 사이에 무역 전쟁이 항상 일어나고 영국과 미국 사이에 무역 전쟁이 일어난다는 것입니다. 매우 우호적인 관계를 유지하고 있습니다. 알고리즘을 사용하여 그려진 평균 균형 차트에서 이 우정의 가치를 알 수 있습니다.

가격 행동은 금융 규제 기관에 의해 결정될 수도 있습니다. 2008 년의 위기는 거의 모든 통화 쌍의 평균 균형 차트의 급등으로 반영된 금융 주입으로 억제되었습니다. 우리는 당시 뉴스 보도에서 2008 년 위기를 잘 알고 있습니다. 미국은 그 이후로 두 차례의 양적 완화 조치를 취했습니다. 언제, 어떤 방향으로, 어떤 이유로 돈이 주입되었는지는 평소와 같이 보고되지 않았습니다.

EURUSD의 평균 잔액은 2010 년과 2010 년 중반의 위기를 암시합니다. 양적 완화가 될 수 있을까요? 규제 당국은 시장에 알리지 않고 조용히 개입하려고합니다. 육안으로 가격 차트에서 위기를 식별하는 것이 항상 쉬운 것은 아닙니다. 가격 최고 또는 최저가 항상 위기를 나타내는 것은 아닙니다. 가격 변동의 평균 균형은 위기를 드러내는 데 도움이되는 인디케이터 역할을 합니다. 표시된 위기 중 어떤 것이 거짓이고 어떤 것이 참인지는 별도의 복잡한 주제입니다.

가격 변동의 안정성에 대해 몇 마디 말씀 드리겠습니다. 예를 들어, GBPUSD 잔액은 22 년 동안 꾸준히 하락하는 반면 EURUSD 잔액은 상당히 꾸준한 성장을 보입니다. USDJPY 움직임은 안정성이 매우 낮습니다. 가격 움직임의 안정성은 미래 알고리즘 수익성의 유일한 보증이기 때문에 매우 중요합니다. 기술적 분석에서 알고리즘 수익성에 대한 다른 보장은 없습니다.

그래서 우리는 알고리즘이 수익을 가져오기 위해 어떻게 그리고 어떤 가격 움직임을 사용하는지 알아 냈습니다. 이익을 조사 할 때입니다. 연구 목적으로 위에서 사용된 로트 크기는 0.1입니다. 이 로트 크기는 이익 측면에서 최적이 아닙니다. 최적의 로트 크기를 계산해보겠습니다. 이익은 로트 크기에 비례하여 증가합니다. 스탑 아웃의 위험도 로트의 규모에 비례합니다. EURUSD 잔액의 경우 1991 년에 USD 200의 최대 인하가 관찰되었습니다.

로트 크기가 0.1이 아니라 25 인 경우 감소는 USD 50.000 또는 50%에 도달 할 수 있습니다. 즉, 로트 크기가 25 개라면 스탑 아웃을 피할 수 없을 것입니다. 따라서 최적의 로트 크기는 0.1과 25의 범위에 있습니다. 원하는 경우 로트 크기를 보다 정확하게 계산할 수 있습니다. 저는 단순히 평균 0.1과 25를 취하고 대략 10을 얻습니다. 따라서 최적의 로트 크기는 10입니다.

이 알고리즘은 로트 크기 0.1을 사용하여 USD 1400을 만들었습니다 (EURUSD 잔액 참조). 로트가 10 개라면 알고리즘은 미화 140.000 달러의 수익을 올릴 수 있습니다. 보증금은 USD 10,000입니다. 결과적으로 22 년 동안 우리의 수익은 140% 또는 연간 약 6%가 될 것입니다. 현실적인 관점에서 볼 때, 이는 많은 은행이 외화 예금에 대해 제공하는 이자율에 지나지 않습니다.

알고리즘 변형

위에서 논의한 알고리즘은 후행 정지를 사용하는 임의의 진입 및 퇴장을 특징으로합니다. 과거 데이터에 적합하지 않은 평균 잔액을 얻으려면 무작위 입력이 필요했습니다. 트레일링 스톱이 어떻게 작동하는지 분석하고 이해하려고 할 때 큰 도움이되었습니다. 그러나 이 알고리즘은 위기와 가격 변동의 추세 중심 특성을 가장 잘 처리하지 못했습니다.

위에서 볼 수 있듯이 알고리즘은 위기의 3/4 만 성공적으로 처리 할 수 ​​있습니다. 가격의 추세 기반 동작을 최적으로 처리하는 알고리즘의 개발은 이번에는 다루지 않을 기술적 분석의 일반적인 작업 중 하나입니다. 지금은 무작위 입력으로 알고리즘을 개선하려고합니다.

가장 간단한 아이디어 중 하나는 역 입력 알고리즘입니다. 추세에 성공적으로 진입하지 못하고 후행 정지를 트리거하면 알고리즘이 50/50 확률로 추세 방향을 추측 할 수 있다는 것을 위에서 볼 수 있습니다. 추측을 멈추고 이전 거래와 반대 방향으로 오른쪽으로 들어 갑시다.

2. 후행 정지를 사용하는 역 진입 및 퇴장을 특징으로하는 알고리즘

1. 이전 거래와 반대 방향으로 시장에 진입하십시오. 먼저 구매 방향으로 들어갑니다.
2. 후행 정지를 TS와 동일하게 설정
3. 후행 정지가 트리거 될 때까지 기다리십시오.
4. 1 번 지점으로 돌아가거나 거래를 중단하세요.

알고리즘을 기반으로 EA를 개발하는 것은 일상적인 작업입니다. TS 값의 최적화에 몰두하지 않고 이전에 식별 된 최적 값인 500을 사용합니다. (최적화를 수행하도록 선택하면 여전히 TS = 500이됩니다.) 예치금은 이전과 마찬가지로 USD 10,000, 로트 크기는 0.1, 시간 프레임은 D1입니다.

그림 6. 리버스 엔트리 (첫 번째 엔트리 - 구매)로 알고리즘으로 얻은 잔액

그림 6. 리버스 엔트리 (첫 번째 엔트리 - 매도)로 알고리즘에 의해 얻은 잔액

그림 5-6은 역 입력이있는 알고리즘으로 얻은 잔액을 보여줍니다. 첫 번째 진입의 방향은 첫 번째 위기까지만 중요하다는 것을 알 수 있습니다. 첫 번째 위기 이후 균형은 평행을 이룹니다.

이전과 마찬가지로 이것은 위기, 특히 2008 년의 위기에서 돈을 버는 의사 손실 알고리즘입니다. 무작위 및 역 입력 알고리즘에 의해 표시되는 드로 다운 값은 거의 동일하지만 역 입력 알고리즘을 사용하여 얻은 수익은 이전의 USD 1400이 아닌 USD 9.000입니다. 결과적으로 수익성은 더 이상 6%가 아니라 연간 6*9000/1400=38%입니다. 그리고 현실적인 관점에서 연간 38%는 실제로 나쁘지 않습니다.

후행 정지를 사용하는 출구를 특징으로 하는 알고리즘은 다른 방향으로 더 향상될 수 있습니다. 다양한 항목을 사용하여 추세 방향을 예측하거나 위기의 주기적 특성을 사용하거나 기본 분석을 기반으로 알고리즘을 활성화/비활성화 할 수 있습니다. 그리고 다른 많은 것들. 애호가들을위한 특별한 선물로 남겨 드릴게요.

이러한 알고리즘의 가장 어려운 부분은 EA의 개발 또는 올바른 최적화가 아니라 알고리즘 관점에서 장기적으로 안정적인 가격 행동 (평균 균형을 의미)을 얻는 것입니다. 그리고 가격의 안정성은 이익으로 관대하게 상환 될 것입니다. 특정 알고리즘의 관점에서 가격 행동을 얻으려면 또 다른 복잡한 절차 인 알고리즘 매개 변수를 수정해야 합니다.

마지막으로 위의 그림에 표시된 GBPUSD 가격의 꾸준한 하락 행태를 이용할 수 밖에 없습니다. 우리가 할 수있는 가장 원시적인 일은 후행 정지를 사용하는 무작위 진입 및 퇴장을 특징으로하는 알고리즘의 거래와 반대 방향으로 거래하는 것입니다. 그러나 그렇게 크지는 않을 것입니다. 더 나은 해결책은 후행 테이크 또는 후행 이익을 사용하는 것입니다. 어떤 것이 가장 좋은 방법인지 모르겠습니다.

트레일링 테이크는 본질적으로 트레일링 스탑과 매우 유사하지만, 손절매 수준 대신 알고리즘은 지속적으로 테이크 이익 수준을 추적합니다. 현재 가격 이 테이크 프로핏 수준에서 TP보다 큰 값으로 이동하면 테이크 프로핏 수준은 가격쪽으로 이동합니다. 손절매 수준은 설정되지 않은 상태로 유지됩니다.

무작위 입력 알고리즘의 반복을 피하기 위해 후행 테이크를 사용하여 역 진입 및 종료를 특징으로하는 알고리즘을 즉시 설정합니다.

3. 후행 테이크를 사용하여 역 진입 및 종료를 특징으로 하는 알고리즘

1. 이전 거래와 반대 방향으로 입력;
2. 후행 테이크를 TP와 동일하게 설정하십시오.
3. 후행 테이크가 트리거 될 때까지 기다리십시오.
4. 포인트 1로 돌아갑니다.

우리는 GBPUSD, D1과 함께 일하고 있습니다. 예치금은 USD 100.000, 연구 목적의 로트 크기는 0.1, TP = 500입니다.

그림 7. 후행 테이크를 사용하여 역방향 진입 및 퇴장을 특징으로하는 알고리즘에 의해 얻은 균형. GBPUSD, D1

이 알고리즘은 위기가 없고 추세가 없는 가격 변동에서 작동합니다.

알고리즘 작동 메커니즘은 다음과 같습니다. 추세없는 가격 움직임은 추세를 깨고 수평 채널로 변환되는 경향이 있습니다. 수평 채널에서 이익 실현이 발생하면 이미 채널 벽 옆에 있고 정확히 우리가하는 일인 이전 거래와 반대 방향으로 진입해야 함을 의미합니다.

이 그림은이 알고리즘에 의해 입증된 드로 다운 값이 이전 알고리즘보다 약간 작은 반면, 연구 목적으로 채택된 최소 로트 크기 0.1을 사용하여 19 년 동안 수익을 올린 수익은 USD 7.000임을 시사합니다. 최적 로트를 사용하여 달성한 수익성은 대략 연간 30%로 추정 할 수 있습니다.

나는 평상시처럼 이 균형 차트로 이 기사를 마치고 꽤 힘차게 위로 올라갈 것이라고 생각합니다. 바라건대, 선택한 통화 쌍과 과거 데이터, 그리고 이 기사에서 제공하는 알고리즘 최적화로 인해 매우 만족스럽지 않습니다.

결론

이 기사는 후행 중지를 사용하여 거래 및 종료로의 무작위 및 역 진입을 특징으로하는 세 가지 알고리즘을 고려했습니다. 그것은 후행 중지를 사용하는 무작위 진입 및 퇴장을 특징으로 하는 알고리즘 측면에서 EURUSD, USDJPY 및 GBPUSD 가격 행동을 보여주었습니다.

나타난 가격 움직임의 안정성을 바탕으로 연 6%의 예상 수익성으로 수익성이있는 후행 정지를 사용하는 역 진입 및 퇴장 알고리즘을 사용하는 것이 제안되었습니다. 가격 변동의 안정성과 랜덤 입력 알고리즘의 작동에 대한 이해에 따라 연간 30%의 수익성을 달성 할 수 있는 두 가지 역 입력 알고리즘이 제안되었습니다. 알고리즘 운영 메커니즘이 고려되었으며 관련 EA의 코드가 제공되었습니다.