Satın Almadan Önce Bir Alım Satım Robotu Nasıl Test Edilir?

13 Ocak 2022, 09:11
MetaQuotes
0
370

Alım satım robotları ve teknik göstergeler için market üzerinden bir alım satım robotu satın almanın diğer tüm benzer seçeneklere göre açık bir avantajı vardır: Sunulan otomatik sistem MetaTrader 5 terminalinde doğrudan kapsamlı bir şekilde test edilebilir. Bir Uzman Danışman, satın alımdan önce, sistemi tam olarak kavramak için tüm olumsuz modlarda yerleşik Strateji Test Cihazı içinde dikkatli bir şekilde çalıştırılabilirve çalıştırılmalıdır,MQL5 Markette sunulan her bir Uzman Danışmanın bir demo sürümü vardır.

Unutmayın: Konu sadece bir alım satım robotu satın alırken riske ettiğiniz tutar değil, aynı zamanda gerçek hesapta alım satım için böyle bir alım satım robotunun kullanımı sonucunda ortaya çıkabilecek potansiyel zararlardır.

Örnek olarak, adresinden ücretsiz bir Üç Hareketli Ortalamalı Uzman Danışmanı doğrudan MetaTrader 5 terminaline indirerek bu konuya bir göz atalım. Bu, üç hareketli ortalamaya dayalı klasik bir alım satım stratejisinin bir uygulamasıdır.

MQL5 Marketten Uzman Danışmanı doğrudan MetaTrader 5 terminaline indirme


Test Sonuçlarına Dayalı Uzman Danışman Değerlendirme Yöntemleri

Alım satım robotunun performansı konusunda size %100 garanti verebilecek genel bir yöntem bulunmamakla birlikte, herhangi bir özel alım satım sisteminin ana parametrelerini MetaTrader 5 terminalinin Strateji Test Cihazında kontrol etmenizi sağlayacak basit yöntemler vardır. Mevcut temel yöntemler aşağıdaki gibidir: 

  • Rastgele gecikme modunda Stres Testi,
  • Farklı bir alım satım ortamında test,
  • Farklı bir sembol/zaman aralığında test,
  • Kötü geçmiş veriler üzerinde geriye dönük test,
  • Uzun bir geçmiş (Uzman Danışmanın MQL5 Markette yayınlanmasından itibaren) üzerinde geriye dönük test,
  • İleriye Dönük Test.

Ek olarak, aşağıdakiler gibi potansiyel olarak şüpheli faktörlere dikkat edilmelidir:

  • çok yüksek kâr faktörü,
  • geçmiş veriler üzerinde büyük kâr değeri,
  • bir alım satım sisteminde çok sayıda harici parametre,
  • karmaşık para yönetimi kuralları.

Yukarıdakilerin tümü oldukça kolay bir iş olsa da, çoğu yeni başlayan ve biraz tecrübeli yatırımcı bu nüansların farkında değildir veya her zaman yeterince dikkatli değildir. MQL5 Marketten indirilen herhangi bir alım satım robotunun doğrudan Navigatör penceresinde test için ayarlanabileceğini bir kez daha belirtelim.

Uzman Danışmanı Navigatör menüsünü kullanarak başlatma

Seçtiğiniz Uzman Danışmanı içeren Strateji Test Cihazı paneli, içerik menüsünde "Test Et" seçeneğine bastığınızda otomatik olarak görünecektir. İndirilen Uzman Danışmanı test etmek için her şey hazır ve biz de, yukarıda belirtilen değerlendirme yöntemlerinin ayrıntılı bir incelemesi için hazırız.


Rastgele Gecikme Modunda Stres Testi

Strateji Test Cihazı, temel olarak bir sistemin alım satım kurallarını test etmek için tasarlanmıştır. Bunun anlamı, Strateji Test Cihazının tüm süreçler için ideal ortamı taklit etmesidir:

  • alım satım talepleri gönderme,
  • açık pozisyonların ve bekleyen emirlerin durumlarını güncelleme,
  • alım satım olaylarını alma,
  • fiyat geçmişini alma,
  • göstergeleri ve diğer birçok şeyi hesaplama.

Her şey, alım satım stratejisini minimum süre içinde test edilmesine ve optimize edilmesine yöneliktir. Ancak, bir alım satım robotunun gerçek ortamda çalışmasının ideal ve anlık olmaktan uzak olduğu göz önüne alındığında, Strateji Test Cihazı, bir alım satım emrinin gönderilmesi ve gerçekleştirilmesi arasındaki rastgele gecikmeyi simüle eden ek bir test modu ile geliştirilmiştir.

Rastgele gecikme modunu ayarlama

Bu test modu aşağıdakileri doğru bir şekilde algılar:

  • alım satım işlemi işleme hataları,
  • stratejinin belirli alım satım koşullarına uyması.

Uzman Danışmanın standart ve rastgele gecikme olmak üzere iki modda birer testini yaptığınızda önemli ölçüde farklı işlem sonuçları elde etmeniz sizi düşündürmelidir. İlk olarak, içerdiği birçok alım satım hatasının bu Uzman Danışmanı listenizden çıkarmanız için yeterli olmamasından dolayı Strateji Test Cihazı günlüğüne bakalım. Bizim durumumuzda, rastgele gecikme modundaki stres testi süresince bu tür herhangi bir hata tespit edilmemiştir, dolayısıyla Uzman Danışmanın testin yarısını başarıyla geçtiğini söylenebilir.

Şimdi, iki modda çalıştırılan tekli testleri kullanılarak elde edilen alım satım sonuçları arasında herhangi bir fark olup olmadığına bakalım. Rastgele gecikme modunda önemli ölçüde azalmış alım satım sayısı ve kazanılan kâr, stratejinin, büyük ölçüde alım satım emirlerinin iletim ve gerçekleştirilme kalitesine bağlı olduğunu ve yalnızca belirli ideal koşullar altında kazanç sağlayabileceğini gösterir. Geliştirici bunu istemeden yapmış olabilir, ki genelde bu şekilde olur. Ancak böyle bir "kusur" alım satım hesabınız için felakete dönüşebilir.

Farklı alım satım emri gerçekleştirme modlarında test sonuçlarının karşılaştırılması

Örneğimizde, farklı bir alım satım emri gerçekleştirmeye geçiş, alım satım ve işlem sayısını etkilememiştir. Test sonuçları, yeniden kotasyonlar nedeniyle işlemlerde bulunan ufak fiyat değişiklikleriyle açıklanabilecek kadar küçük bir farklılık gösterir. 

Sonuç: Üç Hareketli Ortalamalı Uzman Danışman bu testi geçmiştir. Rastgele gecikme modundaki stres testinin alım satım sonuçları üzerinde önemli bir etkisi olmamıştır.


Farklı Bir Alım Satım Ortamında Test

MQL5 Marketteki açıklamasında belirtilen koşullar altında alım satım robotunun bir testini çalıştırın. Ardından başka bir aracı hesabına bağlanın ve testi bir kez daha çalıştırın. Bu, önceki stres testine biraz benzerdir ve fiyatlardaki ve alım satım koşullarındaki (spread, izin verilen StopLoss/TakeProfit seviyeleri, vb.) ufak değişikliklerin alım satım sonuçlarını nasıl etkileyebileceğini görmenize olanak sağlar.

Örneğin, aracı A hesabında EURUSD için Uzman Danışman test sonuçlarınız var. Aynı testi yine EURUSD üzerinde, fakat bu defa aracı B hesabında çalıştırın. Sonuçlar çok farklı olursa bu, böyle bir alım satım robotuna olan ihtiyacı yeniden değerlendirmek için iyi bir nedendir.


Başka Bir Sembol/Zaman Aralığı

Alım satım robotlarının çoğu, belirli bir sembol üzerinde alım satım yapmak üzere geliştirilmiştir ve hatta bazılarının belirli bir zaman aralığında kullanılması gerekir. Her enstrümanın kendi hareket biçimi olduğundan bu oldukça makul görünmektedir. Bu nedenle, sembol ve zaman aralığı, kural olarak, MQL5 Markette sunulan bir alım satım robotunun açıklamasında her zaman belirtilir.

Uzman Danışmanın bir demo sürümünü indirin ve bunu farklı bir sembol ve/veya dönemde başlatın. İlk olarak, Uzman Danışmanın bir kritik hata sebebiyle çökmeyeceğinden veya uygun olmayan başlangıç ​​koşullarında kullanılan alım satım hata mesajları ile günlüğü doldurmadığından emin olmalısınız. İkinci olarak, yukarıdaki ayar değişiklikleri nedeniyle kârlı bir alım satım stratejisinin aşırı zarar etmediğini denetleyin - bu durum, eğri uydurmanın gerçekleştiği yerde meydana gelebilir.

Uzman Danışmana için böyle bir test düzenlemenin en kolay yollarından biri, bu Uzman Danışmanı Piyasa İzlemede seçilen tüm semboller üzerinden optimize etmektir. Bu modda Uzman Danışman optimizasyonunu oldukça uzun bir H1 zaman aralığında "Her tik" oluşumu ile çalıştırıyoruz ve ikinci soruya oldukça hızlı bir cevap alıyoruz.

Piyasa İzlemede seçilen tüm semboller üzerinde optimizasyon

Böyle bir optimizasyonun sonuçları, stratejinin var olmasının bir sebebi olduğunu ve gerçekten kötü sonuçlar vermeksizin her bir sembol üzerinde istatistiksel olarak yeterli sayıda alım satım olduğunu gösterir. Unutmayın, bir stratejiyi, varsayılan olarak ayarlanan aynı parametreler ile Piyasa İzleme içinde 13 sembolün tümü üzerinde test ettik.

Piyasa İzlemede seçilen tüm semboller üzerinde optimizasyon sonuçları

Her Uzman Danışmanın herhangi bir sembol ve zaman aralığında eşit derecede iyi çalışmasını kesinlikle bekleyemeyiz. Yine de bu yöntem ile Strateji Test Cihazında denetim yapmaya değer. Bu, olası kod hatalarını ortaya çıkaracak ve hatta yeni fikirler bile verebilecektir.

Sonuç: Üç Hareketli Ortalamalı Uzman Danışmanın davranışı, farklı bir sembol/zaman aralığında test edildiğinde normal çıkmıştır. Test sırasında belirgin kod hataları tespit edilmemiştir.


Kötü Geçmiş Veriler Üzerinde Geriye Dönük Test

Uzman Danışmanın en iyi sonuçları GBPUSD üzerinde çalışırken verdiğini öğrenmiştik. Peki ya bu tutarlı bir model değilse ve bu davranış 2012.01.01 ile 2012.09.28 arasında seçilen ve tamamen tesadüf eseri olumlu olduğu ortaya çıkan test aralığından kaynaklanıyorsa? Bu soruyu incelemek için, Uzman Danışmanı, aynı parametreler ile 2011.01.01-2011.12.31 aralığını ele alarak 2011 yılı üzerinden test ederiz. Testi yaparız ve sonuçları görürüz.

Kötü geçmiş veriler üzerinde geriye dönük test

Uzman Danışman artık kârlı değildir ve anında daha az etkileyici oluvermiştir. Ayrıca, 2011'de yaşanan zararlar, 2012.01.01-2012.09.28'de Strateji Test Cihazında gösterilen kârların çok üstündedir. Bununla birlikte, artık GBPUSD'de alım satım yaparken potansiyel zararların farkındayız.

Sonuç: Üç Hareketli Ortalamalı Uzman Danışmanın piyasa davranışındaki değişikliklere uygun otomatik yanıt sağlamak için daha fazla geliştirilmesi gerektirir, aksi takdirde her aralık için optimizasyon yoluyla doğru parametrelerin bulunması gerekir.


Uzun Geçmiş Döneminde Geriye Dönük Testi

Alım satım robotlarının geliştiricileri, açıklama yaparken, ürünlerini en iyi şekilde göstermeye çalışırlar, bu yüzden belirli bir aralık için optimum parametrelere sahip raporları ve test grafiklerini sağlarlar. Alım satım robotunun yayınlandığı tarihten ilgilendiğiniz tarihe kadar genelde önemli bir zaman geçtiğinden bir ileriye dönük test çalıştırabiliriz.

İleriye dönük test, optimum parametreler seçilirken dikkate alınmayan bir geçmiş döneminde yapılan testtir. 28 Eylül 2012'den sonraki geçmiş veriler dahil olmak üzere biraz daha uzun bir test aralığında bu Uzman Danışmanın GBPUSD üzerinde analizine devam edeceğiz. Bitiş tarihi 2012.11.26 olarak ayarlanır, böylece neredeyse iki ay daha eklenmiş olur. Böylece, 2012.01.01'den 2012.11.26'ya kadar olan dönemde yapılan testin ardından yeni test grafiğini elde ederiz:

Uzun bir geçmiş dönemde geriye dönük test

Bizim durumumuzda, Üç Hareketli Ortalamalı Uzman Danışmanın ek kısa aralıkta (İleri) gösterdiği sonuçlar, önceki 10 ayda elde edilenlerden bile daha iyidir. Ancak bu çok nadirdir.

Sonuç: Üç Hareketli Ortalamalı Uzman Danışmanın uzun bir geçmiş dönemde GBPUSD üzerinde yaptığı testler, alım satım parametrelerinde herhangi bir zayıflama göstermemiştir.


İleriye Dönük Test

İleriye dönük testler, değişen piyasa davranışında alım satım sisteminin istikrarını değerlendirmek için kullanılır. Strateji Test Cihazındaki parametrelerin optimizasyonu, alım satım robotunun belirli bir aralıktaki geçmiş veriler üzerinde en iyi olduğu parametreleri elde etmemize olanak sağlar. Ancak bu, elde edilen parametrelerin, yakın gelecekte bile alım satım için kullanıldığında aynı şekilde en uygun parametreler olacağını garanti etmez.

Otomatik alım satım sistemleri geliştiren yatırımcılar, genellikle optimizasyon ve eğri uydurma gibi kavramları birbirine karıştırır. Doğru bir optimizasyon ile eğri uydurma arasındaki çizgi çok incedir ve bulunması zordur. Burada, ileriye dönük testin elde edilen parametreleri nesnel olarak değerlendirmeye olanak sağlayarak faydalı olduğu kanıtlanır.

MetaTrader 5 Strateji Test Cihazında optimizasyon yapıldığında ortaya çıkan optimum parametreleri ileriye doğru test etmeyi seçebilir ve gerekli limitleri belirleyebilirsiniz. Alım satım robotumuzu aşağıda gösterilen ayarlar ile ileriye dönük test edelim.

İleriye dönük optimizasyon modunu ayarlama

İleri 1/4 olarak ayarlanır, bunun anlamı, belirtilen 2012.01.01- 2012.11.26 aralığının 4 parçaya bölünmesidir. Geçmişin ilk 3/4'ü optimum parametreleri bulmak için kullanılacak ve en iyi %25'lik geçişler (Uzman Danışman parametre setleri) geçmiş verilerin geriye kalan 1/4'ü üzerinde ileriye yönelik test edilecektir.

Optimize edilecek parametreleri belirtin - biz, alım satım mantığı üzerinde etkili olmasını beklediklerimizi seçeceğiz. Bu nedenle, para yönetiminden sorumlu parametreleri optimize etmeyeceğiz.

Optimize edilecek parametreler

Yukarıdaki adım kombinasyonunun yanı sıra başlangıç ​​ve bitiş değerleri yaklaşık 5 milyon geçişle sonuçlanmıştır. Sağlanan koşullar altında, genetik algoritma kullanılması ve optimizasyona MQL5 Cloud Network dahil edilmesi mantıksız değildir.

Öyleyse, bulut aracıları kullanılarak 4000'den fazla geçiş için toplam 21 dakika süren ve 0,26 krediye mal olan ileriye dönük geçişleri içeren optimizasyon sonuçlarına bir göz atalım. Maliyetlerin nasıl hesaplandığına dair bir örneği aşağıdaki makalede bulabilirsiniz: MQL5 Cloud Network: Hala Hesaplıyor musunuz?

İleriye dönük test sonuçları grafiği

İlk bakışta, burada yanlış bir şey var gibi görünüyor. Sonuçları kontrol ediyoruz ve optimize edilmiş ilk üç parametrenin değerlerinin tüm geçişlerde aynı olduğunu görüyoruz. Yalnızca son iki parametre Inp_Signal_ThreeEMA_StopLoss ve Inp_Signal_ThreeEMA_TakeProfit değişen değerlere sahiptir.

İleriye dönük geçiş sonuçları tablosu

Yukarıdakileri göz önünde bulundurarak iki varsayımda bulunabiliriz:

  • Bu parametrelerin, özellikle StopLoss ve TakeProfit değerlerinin, alım satım sonuçları üzerinde hiçbir etkisi yoktur;
  • Genetik algoritma optimizasyon sırasında çarptığımız yerel en uç noktadan çıkamamıştır.

Her iki varsayımı, aynı ayarlar ve giriş parametreleriyle yeniden optimize ederek kontrol edelim. İleriye dönük test sonuçları grafiği bu sefer biraz farklı görünüyor.

İleriye dönük dönem için başka bir yeniden optimizasyon grafiği

Optimizasyon sonucunda artık üç ana akım görebiliriz. Bunun anlamı, optimize edilmiş son iki parametrenin verilen alım satım robotu için hala tesadüfi görünmesidir.

Sonuç: Üç Hareketli Ortalamalı Uzman Danışmanın GBPUSD üzerindeki optimizasyonu, alım satım mantığının yedi parametre içinden yalnızca üçüne bağlı olduğunu göstermiştir.

Son bir deneme yapalım ve gereksiz parametreleri optimizasyondan çıkaralım. Şu anda sadece 1650 geçişimiz var.

Optimizasyon için küçültülmüş parametreler kümesi

Dolayısıyla, tam parametre araması genetik optimizasyondan daha mantıklı olacaktır. Bu durumda, MQL5 Cloud Network bize daha fazla aracı sağlayacak ve sonuç olarak süreci tamamlamak için gereken süre önemli ölçüde azaltılacaktır.

Tam parametre araması sonrasında MQL5 Cloud Network aracılarını kullanma

Bu görev, dahil olan 2000 bulut aracısı ile 7 dakikada tamamlanmıştır ve ileriye dönük test grafiği iyi görünmektedir.

Optimizasyon grafiği

İleri dönemdeki geçişlerin çoğu kârlı çıkmıştır, burada ilk 10.000$'ın üzerindeki noktaların sayısı, zarar eden bölgeden çok daha fazladır. Bu biraz ümit verici görünüyor, ancak bu, elde edilen parametre setlerinin gelecekte de kârlı olacağı anlamına gelmiyor.


Bir Alım Satım Sistemindeki Parametre Sayısı

Bir alım satım robotu kurmak için mevcut tüm strateji parametrelerinin eşit derecede önemli olmadığını ve alım satım sonuçlarını etkilemeyebileceğini görme imkanımız oldu. Bizim durumumuzda Inp_Signal_ThreeEMA_StopLoss ve Inp_Signal_ThreeEMA_TakeProfit değerlerinin Uzman Danışman performansı üzerinde neredeyse hiçbir etkisi olmadı. Ancak, çok sayıda parametre ayarına sahip bir alım satım robotunu görmek daha yaygın.

Çok sayıda parametre, bir alım satım robotunun performansını, bunu optimizasyon sırasında muhtemelen ortaya çıkacak belirli bir geçmiş dönemine uydurmak için çok doğru ayarlar yapmanıza olanak sağlar.

Eğri uydurma, Uzman Danışmanın, optimizasyon için kullanılan belirtilen aralığın ötesindeki veriler üzerinde, muhtemelen test verilerinde gösterdiğiyle aynı düzeyde kârlılık göstermeyeceği anlamına gelir. Daha da kötüsü, tam tersi sonuçlar doğurarak zarara yol açabilir.

Bir alım satım sisteminin ne kadar az parametre ayarı varsa, tanımlanan modelin gelecekte yok olma olasılığının o kadar düşük olduğuna inanılır. Tam tersi şekilde,sistemde ne kadar fazla parametre varsa, bu tür ince ayarlı bir Uzman Danışmanı piyasanın özellikleri ile uyumlu tutma olasılığı o kadar düşük olur. Yukarıdakilerin bir kanıtı olarak, daha sonra döneceğimiz aşağıdaki makalede sağlanan alım satım analizinin sonuçlarına aşina olmanızı şiddetle tavsiye ederiz: Optimizasyon İla Gerçeklik: ATC 2011'den delil.

Bakiye ile parametre sayısı arasındaki korelasyon

Grafik, katılımcıların Otomatik Alım Satım Şampiyonası 2011 boyunca alım satım sonuçlarını gösterir. Dikey eksen, Şampiyonanın sonundaki hesap bakiyesini gösterir ve yatay eksen, EA'nın harici parametrelerinin sayısını gösterir. Uzman Danışmanlar kırmızı elmaslar ile temsil edilir. Çok sayıda parametreye sahip Uzman Danışmanların, Şampiyonanın ileri döneminde alım satım yaparken para kaybettiği veya en iyi ihtimalle diğerleriyle başa baş kaldığı açıkça görülebilir.

Satışa sunulan bir alım satım robotunda harici parametrelerin bulunmaması da, tasarlanmış alım satım kurallarının genelliği hakkında bir şey söylemez ve bunun havalı olması şeklinde değerlendirilemez. Uzman Danışman geliştiricisi, herhangi bir nedenle, harici parametreleri alım satım robotunun içine basitçe geçirmiş olmalıdır.


Çok Yüksek Kâr Faktörü

Çoğu yatırımcı, alım satımdan zarar etmeyi sevmez ve zararı, alım satım sisteminin hatalı çalışmasının bir işareti olarak görür. Aslında, finans piyasalarında alım satımın doğası gereği zarar kaçınılmazdır. Bir pozisyon açtıktan sonra yapılan herhangi bir alım satım, nihai olarak ya kazanır ya da kaybeder. Ticari zararlar kaçınılmazdır ve herhangi bir işte olduğu gibi, doğal olarak oluşan bir ödeme ve kaçınılmaz harcama kalemi olarak görülür.

Birçok otomatik alım satım sistemi geliştiricisi, zarar edilen alım satım sayısını ve brüt kaybı en aza indirmeye çalışarak uçları hedefler. Bunu başarmak ve Strateji Test Cihazında elde edilebilecek sonuçları iyileştirmek amacıyla, alım satım zararlarından kaçınmanıza olanak sağlayan ve böylece kâr faktörünü artıran ekstra filtreler eklerler. Ekstra filtrelerin, toplam giriş parametresi sayısına eklenen kendi parametreleri ve ayarları vardır.

Kâr faktörü, brüt kârın brüt zarara bölümü olarak tanımlanır. Kârlı sistemlerin kâr faktörü her zaman 1'den büyüktür. Ancak, Strateji Test Cihazında bir alım satım sistemini çok fazla denemiş ve aşırı optimize etmişseniz, bu rakam çok daha büyük olabilir. Aşağıdaki makaleden bir başka grafiğe bakalım: Optimizasyon ila Gerçeklik: ATC 2011'den delil.

Optimizasyon sonucunda çok yüksek kâr faktörü

Geçmiş veriler üzerinde yapılan testler sırasında çok yüksek bir kâr faktörüne sahip olan hemen hemen tüm alım satım robotlarının, Otomatik Alım Satım Şampiyonası 2011 ileri döneminde test edildiğinde geriye dönük test sonuçlarına hiç yakın olmadığı ve hatta neredeyse hepsini kaybettiği açıktır. Bu, Strateji Test Cihazında gösterilen çok yüksek bir kâr faktörünün, stratejinin, alım satım robotunun optimizasyonu için kullanılan belirli bir zaman dönemine uydurulmasından kaynaklandığını belirtir.


Geçmiş Veriler Üzerinde Büyük Kâr

Endişe verici diğer bir durum, bir alım satım robotunun açıklamasında belirtilen büyük kâr olabilir. Ekteki Strateji Test Cihazı raporları çok yüksek bir bakiye gösteriyorsa, bunun eğri uydurma ile ilgisinin olması oldukça muhtemeldir. Bu tür "para basma makinelerinin" geliştiricileri, genelde sistemlerinin aşırı optimize edildiğini ve çok fazla harici parametreye sahip olduğunu fark etmezler bile. Bu iddiayı, yukarıda bahsedilen rapordan bir başka grafik ile destekleyelim: Optimizasyon ila Gerçeklik: ATC 2011'den delil.

Geçmiş Veriler üzerinde Büyük Kâr

Bu tür "Hedeflerin" alıcıları, çoğunlukla tecrübesizdir ve geçmiş verilerdeki büyük kârlara kolayca kanarlar. Bu durumlarda, böyle bir alım satım robotunun kazanabileceği kâr yanılsaması gerçek ve karşılıklıdır.


Para Yönetimine dair Manipülasyonlar

Minimum kayıpla ve başarılı işlemlerden elde edilen getiriyi maksimuma çıkararak Strateji Test Cihazında kötü geçmiş verileri incelemenize olanak sağlayan özel alım satım manipülasyon kuralları oluşturulması, bir alım satım robotunun anormal ölçüde geliştirilmesine karşı en karmaşık ve nadir yaklaşımdır. Bunun para yönetimi ile yakından uzaktan alakası yoktur.

Böyle bir uydurma, en iyi şekilde, testin geliştirici tarafından alım satım robotunun açıklamasında belirtilen sonuçları elde etmek için, kullanılan geçmiş döneminin dışında kalan veriler üzerinde çalıştırılmasıyla tespit edilebilir. Uydurma ne kadar kapsamlı olursa, alım satım robotunun testi geçememe olasılığı o kadar yüksek olur.


Kimseye Güvenmeyin. Kendinize Bile!

Ne yazık ki, herhangi bir karmaşık program gibi alım satım robotu da, çevrimiçi alım satım yapma haricinde tespit edilemeyen kasıtsız hatalar içerebilir. Hiçbir alım satım robotu geliştiricisi, programının hatasız olduğunu ve standart dışındaki tüm durumları doğru bir şekilde ele alacağını garanti edemez. Başarılı bir şekilde test edilen Uzman Danışman bile, geliştiricinin öngöremeyeceği beklenmedik koşullara maruz kaldığında kritik hata kaynaklı alım satım hatası yapabilir veya çökebilir. Bu durumda tek örtülü garanti, alım satım robotu geliştiricisinin tecrübesi ve itibarı olabilir.

Tabii ki, Sinyaller hizmetinde yeterli bir süre boyunca olumlu sonuçlar sergileyen bir Uzman Danışman, sergilemeyenden daha güvenilir olacaktır. Durum ne olursa olsun, gelecekteki kazançlarınızı hesaplarken hayal kırıklığına uğramayın ve hala geçerli olan iki kuralı unutmayın:

  1. Kimseye güvenme ve
  2. Geçmişteki hiçbir alım satım başarısı gelecekteki kârları garanti edemez.


    MetaQuotes Software Corp. tarafından Rusçadan çevrilmiştir.
    Orijinal makale: https://www.mql5.com/ru/articles/586

    MetaTrader 4 ve MetaTrader 5'te Nasıl Sinyal Sağlayıcı Olunur? MetaTrader 4 ve MetaTrader 5'te Nasıl Sinyal Sağlayıcı Olunur?
    Alım satım sinyallerinizi sunmak ve kazanç elde etmek ister misiniz? MQL5.com web sitesine Satıcı olarak kayıt olun ve sinyallerinizi yatırımcılara sunmak için alım satım hesabınızı belirtin.
    MQL5 Programlama Temelleri: Dizeler MQL5 Programlama Temelleri: Dizeler
    Makale, MQL5'te dizelerle yapabileceğiniz her şeyi kapsar. Bu öncelikle acemi MQL5 programcılarının ilgisini çekecektir, ancak tecrübeli programcılar da bilgilerini özetleme ve sistematize etme fırsatına sahip olacaktır.
    MQL5 Programlama Temelleri: Zaman MQL5 Programlama Temelleri: Zaman
    Makale, zaman ile çalışmak için standart MQL5 fonksiyonları ve Uzman Danışmanlar ve göstergeler oluştururken gerekecek zaman ile çalışma programlama teknikleri ve pratik olarak kullanışlı fonksiyonlara odaklanır. Genel zaman ölçümü teorisine özellikle dikkat edilir. Bu makale öncelikle acemi MQL5 programcılarının ilgisini çekecektir.
    Makine Öğrenmesi: Destek Vektör Makineleri Ticarette Nasıl Kullanılabilir? Makine Öğrenmesi: Destek Vektör Makineleri Ticarette Nasıl Kullanılabilir?
    Destek Vektör Makineleri, biyoinformatik ve uygulamalı matematik gibi alanlarda, karmaşık veri kümelerini değerlendirmek ve verileri sınıflandırmak için kullanılabilecek faydalı modellerini çıkarmak için uzun süredir kullanılmaktadır. Bu makale, destek vektör makinelerinin ne olduğunu, bunların nasıl çalıştığını ve karmaşık modelleri çıkarmada neden bu kadar faydalı olabileceklerini inceler. Daha sonra, bunların piyasaya nasıl uygulanabileceğini ve potansiyel olarak alım satım tavsiyelerinde bulunmak için nasıl kullanılabileceğini araştırıyoruz. Makale, okuyucuların Destek Vektörü Makine Öğrenme Aracını kullanarak kendi alım satımlarını denemelerine olanak sağlayan çalışılmış örnekler sunar.