Trading System Entwicklungsbuch

Leitfaden für die Entwicklung des Handelssystems Die Weiterentwicklung der technischen Analyse-Software hat die Schaffung von computer-automatisierten Handelssystemen vereinfacht. Einige Systeme generieren nur die Signale für den Händler zu folgen, während andere die Trades auf den Markt setzen im Namen des Händlers. Allerdings ist die Möglichkeit, Ihre Lieblings-Handelsplattform Programm ist nur der Anfang. Sie müssen ein Framework für die Prüfung Ihrer Trading-Theorien, um sicherzustellen, dass profitable Backtests sind nicht nur wegen des Glücks, sondern sind die Ergebnisse der robusten Modellierung eines marketrsquos Verhalten. Diese Reihe von Artikeln wird einen vereinfachten Ansatz für die Entwicklung eines Handelssystems für den Einzelhandel Forex-Markt zu präsentieren. Das System-Entwicklungstool wersquoll wird MetaTrader 4 (MT4) sein, obwohl die vorgestellten Ideen und Verfahren für eine breite Palette von Software-Plattformen gelten. Die Methodik umfasst allgemeine Konzepte für den anfänglichen Systemtrader. Wenn wir Verknüpfungen für Zweckmäßigkeit annehmen, verweisen wersquoll die Leser auf zusätzliche Ressourcen für vertiefende Informationen. Es gibt fünf verschiedene Phasen in der Entwicklung des Handelssystems: Phase 1: Entwicklung des Marktmodells und der grundlegenden automatisierten System mdash das grundlegende automatisierte System implementiert dieses Modell, aber nicht enthalten Stop-Verluste oder Gewinnziele. Das Basissystem dient ausschließlich dem Sammeln von Daten für die in den späteren Entwicklungsphasen verwendete statistische Analyse. Phase 2: Risikomanagement mdash der anfängliche Stopverlust (ISL). Unter Verwendung der in Phase 1 gesammelten Daten und basierend auf der statistischen Analyse dieser Daten fügen wir der Handelsstrategie eine ISL hinzu. Wir verwenden Optimierung, um einen Stop-Loss-Parameter zu finden, der zu unseren Bedürfnissen passt. Wir verwenden eine Walk-Forward-Analyse, um diese Version des Systems zu testen. Phase 3: Profitmanagement mdash das Gewinnziel (PT). Wie in Phase 2 werden wir die statistische Analyse unserer Daten verwenden, um ein Gewinnziel in das System zu integrieren. Wieder werden wir die Optimierung verwenden, um ein geeignetes Gewinnziel zu finden und dann eine Walk-Forward-Analyse zu verwenden, um diese Version des Systems zu testen. Phase 4: Geldverwaltung mdash der Handelsgrößenalgorithmus (TSA). Diese Phase hängt nicht von den Daten ab, die in Phase 1 gesammelt wurden. Stattdessen werden wir die populäre Fixed-Fraction-Trade-Size-Methode einbeziehen, um festzustellen, wie viele Lose jedem Trade zugeordnet sind. Beliebte Fachliteratur ist voll mit Ratschläge, um das Risiko des Handels innerhalb eines Bereichs von 1 bis 3 des Konto-Eigenkapitals zu beschränken. Wir werden unsere Optimierung mit diesen Prozentsätzen ausführen und dann erneut die Walk-Forward-Analyse verwenden, um diese Version des Systems zu testen. Zusammengenommen schließen die Phasen 2 bis 4 die Handelsverwaltung ein, aber es gibt einen weiteren kritischen Schritt: Phase 5: Monte Carlo-Analyse mdash Viele Händler stoppen nach Phase 4. Allerdings ist unsere Prüfung nicht zu diesem Zeitpunkt abgeschlossen und das System ist nicht bereit für (Vorausgesetzt, es ist rentabel). Trotz unserer Walk-Forward-Analyse können wir nicht sicher sein, dass unsere Ergebnisse nicht wegen des Glücks sind. Mit anderen Worten, unser Modell kann nicht beschreiben Marktverhalten genau günstige Ergebnisse können von einem Marktumfeld profitiert haben, dessen Preisaktion gerade zufällig mit unserer Logik übereinstimmt. Monte Carlo-Analyse wird dazu beitragen, festzustellen, ob unser Modell erfolgreich war, weil des Glücks (Zufälligkeit) oder seine Fähigkeit, ein reales Marktmuster zu identifizieren und zu nutzen. Dieser Artikel wird Phase 1 nachfolgende Artikel werden die Phasen 2 bis 5 abdecken. Related ArticlesTrading System-Entwicklung Tool Optionen Konzeptionell können Sie die Rückseite eines Umschlags, um Ihre Trading-System-Ideen zu entwickeln. Allerdings wollen die meisten Händler, um zu bestätigen, dass ihre neu gestalteten Systeme profitabel machen können, bevor sie ein echtes Handelskapital aufnehmen. Das heißt, Sie benötigen eine Möglichkeit, Ihr System zu testen, indem Sie Trades mithilfe historischer Daten simulieren. System-Entwicklung Hardware-Optionen Das Mathe that8217s erforderlich, wenn Sie Ihr System testen kann wirklich verlangsamen Ihren Computer, und es kann eine Menge von Daten zu generieren. Fast jeder Computer wird den Job zu tun, wenn you8217re Erste Schritte, aber wenn Sie am Ende testen viele System-Ideen, benötigen Sie definitiv eine große Menge an Festplattenspeicher und einen schnellen Computer. Die Computerausstattung, die erforderlich ist, um eine eigene Handelsplattform zu betreiben, einschließlich Produkten wie TradeStation oder MetaStock, reicht in der Regel für die Systementwicklung und das Testen aus. System-Entwicklung Software-Optionen Viele Handelssysteme8211Entwicklungs-und Test-Produkte sind auf dem Markt. Einige proprietäre Handelsplattformen, wie TradeStation oder MetaStock, umfassen System-Test-Fähigkeiten. Spreadsheet-Software, wie Microsoft Excel, ist auch nützlich für die Analyse einfacher Handelssysteme und für die Analyse der Ergebnisse von spezialisierten Entwicklung und Test-Software erstellt. Trading system8211Entwicklungs - und Testsoftware Bei der Bewertung Ihrer System-Entwicklungs - und Testsoftware müssen Sie mehrere der folgenden Kriterien berücksichtigen: Alle Systeme des Handelssystems8211entwicklungs - und Testprogramme verwenden eine Art Computersprache, um Ihr System zu beschreiben und zu testen. Einige sind knapp und schwer zu bedienen andere sind intuitiver. Trader mit starken Computer-oder Programmierkenntnisse haben wenig Problem Beherrschung einer dieser Sprachen, aber andere kämpfen. Achten Sie sorgfältig auf diese Entwicklungssprache, bevor Sie ein System auswählen. Seien Sie sicher, dass you8217re in der Lage, Ihr gewähltes System verwenden. Sie müssen Ihr Handelssystem mit Ihren Aktiencharts integrieren. Einige System-Entwicklungs-Software erfordert, dass Sie tatsächlich schreiben Computer-Code, mit dem Sie Ihr Handelssystem und Aktien-Charts gleichzeitig anzeigen können. Vermeiden Sie diese Systeme, wenn Sie unangenehm Schreiben Computer-Code. Die Art und Weise und Wirksamkeit, mit der Ihre System-Entwicklung und Test-Software berichtet, wie Ihr Handelssystem durchführt, ist kritisch. Einige Systeme bieten extrem detaillierte Statistiken über die Performance Ihrer Handelssysteme. Andere, aber Liste wenig mehr als die kaufen oder verkaufen Signale. Im Allgemeinen sind mehr Informationen besser. Stellen Sie sicher, dass Ihre System-Entwicklungs-und Testprogramme in der Lage sind, die Daten, die sie generieren, historische Preisdaten enthalten, in ein Tabellenkalkulationsprogramm für die weitere Analyse zu exportieren. TradeStation ist die vergoldete System-Entwicklungsplattform. Es hat viele eingebaute Werkzeuge, die Ihre Entwicklung und Prüfung Job relativ einfach machen. Für diejenigen von Ihnen auf engen Budgets, eine der weniger teuren Alternativen, die Sie prüfen möchten, ist ein Charting-und Systementwicklungs-Programm wie AmiBroker. Obwohl flexibel und leistungsstark, AmiBroker isn8217t als feature-rich oder poliert wie TradeStation, und es erfordert deutlich mehr Aufwand auf Ihrer Seite. Zum Beispiel umfasst AmiBroker bekannte technische Analyse-Indikatoren wie gleitende Durchschnitte und MACD, aber die Anzahl der Indikatoren enthalten ist eine kleine Teilmenge im Vergleich zu dem, was TradeStation bietet. Ebenso müssen Sie AmiBroker8217s Formel-Sprache zu erstellen und geben Sie alle anderen Indikatoren, die Sie verwenden können. Spreadsheet-Software Obwohl ein Tabellenkalkulationsprogramm alles tun kann, was ein spezialisiertes Systementwicklungs - und Testprogramm tun kann, kann es einiges an Analysepower zu Ihrem System-Entwicklungswerkzeugkit hinzufügen. Sie können einfache Handelssysteme direkt in die Kalkulationstabelle schreiben und testen. Sie können die Ergebnisse Ihrer Trading-System-Tests auch mit den statistischen und Analyse-Funktionen von spreadsheet8217s auswerten. Sie können z. B. die Kursdaten für einen Bestand in Ihre Tabelle kopieren, gleitende Durchschnittswerte und andere Indikatoren berechnen und dann Kauf-, Verkaufs - oder Verkaufskurzsignale konfigurieren. Sie können auch Handels-Signale aus Ihrem Systementwicklungsprogramm exportieren und die Ergebnisse in Ihre Tabelle zur weiteren Analyse importieren. Ein Tabellenkalkulationsprojekt, das Sie ausprobieren können, berechnet die maximal günstigen und ungünstigen Bewegungen, nachdem Ihr System ein Kauf - oder Verkaufssignal ausgelöst hat. Einfach zu tun, hilft es Ihnen, die Stärken und Schwächen Ihres Handelssystems im Detail zu verstehen. Sie können sehen, ob Probleme mit Ihrem Handelssystem durch verschiedene Ausstiegsprozeduren oder festere (oder lockerer) Stop-Loss-Punkte gelöst werden können. Zum Beispiel, obwohl Ihre Eingangssignale können versprechen, können Ihre Ausfahrt Signale verursachen, dass Sie eine Menge Geld auf dem Tisch zu verlassen. Diese Situationen sind schwer zu sehen, wenn you8217re nur mit Diagrammen arbeitet, kann aber herausspringen, wenn you8217re Arbeit mit Rohdaten während Ihrer Tabellenkalkulation Analyse. Einige Systementwicklungsprogramme bieten eine große statistische Analyse, so dass die Auswahl zwischen Tabellenkalkulationswerkzeugen und Systementwicklungswerkzeugen ein Kompromiss zwischen Gründlichkeit und Zweckmäßigkeit ist. Nachdem Sie ein paar Mal die Tests durchlaufen haben, erhalten Sie ein Gefühl für die Stärke jedes Ansatzes. So finden Sie historische Daten für Systemtests Das Testen Ihres Systems bedeutet, wie es bei der Simulation des Handels unter Verwendung historischer Preisdaten ausgewertet wird. Zehn bis zwanzig Jahre historische End-of-Day-Daten für die Indizes und Aktien, in denen Sie planen zu handeln ist in der Regel mehr als genug, um richtig zu simulieren Trades für die Prüfung Ihres Systems. Sie können historische Daten aus dem Internet herunterladen, und einige Online-Daten stehen Ihnen kostenlos zur Verfügung. Einige proprietäre Handelsplattformen beinhalten ebenfalls Zugang zu historischen Daten. Sie können Daten aus mehr als einer Quelle erhalten, um ihre Richtigkeit zu bestätigen. Yahoo Finance bietet kostenlose historische Daten und erlaubt Ihnen, die Daten in eine Tabelle herunterzuladen. Um auf den Yahoo-Datenfeed zuzugreifen, erhalten Sie ein Angebot für den Bestand und wählen Sie 8220Historische Preise8221 unter dem Menüpunkt Zitate. Dann klicken 8220Download to Spreadsheet.8221 Hier sind ein paar Orte mit verschiedenen Formen der historischen Daten: Close Warnung Youve unfollowed diesem Autor. Sie erhalten keine weiteren E-Mail-Benachrichtigungen von diesem Autor. Leitfaden für die Entwicklung des Handelssystems Von Neil Rosenthal Die Weiterentwicklung der technischen Analyse-Software hat die Schaffung von computer-automatisierten Handelssystemen vereinfacht. Einige Systeme generieren nur die Signale für den Händler zu folgen, während andere die Trades auf den Markt setzen im Namen des Händlers. Allerdings ist die Möglichkeit, Ihre Lieblings-Handelsplattform Programm ist nur der Anfang. Sie müssen ein Framework für die Prüfung Ihrer Trading-Theorien, um sicherzustellen, dass profitable Backtests sind nicht nur wegen des Glücks, sondern sind die Ergebnisse der robusten Modellierung eines market8217s Verhalten. Diese Reihe von Artikeln wird ein vereinfachtes Konzept für die Entwicklung eines Handelssystems für den Einzelhandel Forex-Markt zu präsentieren. Das Systementwicklungswerkzeug, das wir verwenden werden, wird MetaTrader 4 (MT4) sein, obwohl die vorgestellten Ideen und Verfahren für eine breite Palette von Softwareplattformen gelten. Die Methodik umfasst allgemeine Konzepte für den anfänglichen Systemtrader. Wenn wir Verknüpfungen für Zweckmäßigkeit annehmen, verweisen wir den Leser auf zusätzliche Ressourcen für weitergehende Informationen. Es gibt fünf verschiedene Phasen in der Entwicklung des Handelssystems: Phase 1: Entwicklung des Marktmodells und der grundlegenden automatisierten System 8212 das grundlegende automatisierte System implementiert dieses Modell, aber nicht enthalten Stop-Verluste oder Gewinnziele. Das Basissystem dient ausschließlich dem Sammeln von Daten für die in den späteren Entwicklungsphasen verwendete statistische Analyse. Phase 2: Risikomanagement 8212 der anfängliche Stopverlust (ISL). Unter Verwendung der in Phase 1 gesammelten Daten und basierend auf der statistischen Analyse dieser Daten fügen wir der Handelsstrategie eine ISL hinzu. Wir verwenden Optimierung, um einen Stop-Loss-Parameter zu finden, der zu unseren Bedürfnissen passt. Wir verwenden eine Walk-Forward-Analyse, um diese Version des Systems zu testen. Phase 3: Profitmanagement 8212 das Ergebnisziel (PT). Wie in Phase 2 werden wir die statistische Analyse unserer Daten verwenden, um ein Gewinnziel in das System zu integrieren. Wieder werden wir die Optimierung verwenden, um ein geeignetes Gewinnziel zu finden und dann eine Walk-Forward-Analyse zu verwenden, um diese Version des Systems zu testen. Phase 4: Geldmanagement 8212 Der Handelsgrößenalgorithmus (TSA). Diese Phase hängt nicht von den Daten ab, die in Phase 1 gesammelt wurden. Stattdessen werden wir die populäre Fixed-Fraction-Trade-Size-Methode einbeziehen, um festzustellen, wie viele Lose jedem Trade zugeordnet sind. Beliebte Fachliteratur ist voll mit Ratschläge, um das Risiko des Handels innerhalb eines Bereichs von 1 bis 3 des Konto-Eigenkapitals zu beschränken. Wir werden unsere Optimierung mit diesen Prozentsätzen ausführen und dann erneut die Walk-Forward-Analyse verwenden, um diese Version des Systems zu testen. Zusammengenommen schließen die Phasen 2 bis 4 die Handelsverwaltung ein, aber es gibt einen weiteren kritischen Schritt: Phase 5: Monte Carlo-Analyse 8212 Viele Händler stoppen nach Phase 4. Allerdings ist unsere Prüfung nicht zu diesem Zeitpunkt abgeschlossen und das System ist nicht bereit für (Vorausgesetzt, es ist rentabel). Trotz unserer Walk-Forward-Analyse können wir nicht sicher sein, dass unsere Ergebnisse nicht wegen des Glücks sind. Mit anderen Worten, unser Modell kann nicht beschreiben Marktverhalten genau günstige Ergebnisse können von einem Marktumfeld profitiert haben, dessen Preisaktion gerade zufällig mit unserer Logik übereinstimmt. Monte Carlo-Analyse wird dazu beitragen, festzustellen, ob unser Modell erfolgreich war, weil des Glücks (Zufälligkeit) oder seine Fähigkeit, ein reales Marktmuster zu identifizieren und zu nutzen. Dieser Artikel umfasst Phase 1 nachfolgende Artikel werden die Phasen 2 bis 5 abdecken. Forming Das Modell Dieses Tutorial umfasst die Prozesse der automatisierten Handelssystem-Entwicklung und nicht jede spezifische Handelsstrategie. Aus diesem Grund wird unsere Modelllogik auf einem Zufallseingabesystem basieren, um den Fokus auf den Entwicklungsprozess zu legen. Um genügend Daten für die Analyse zu sammeln, tauscht das System das EURUSD-Währungspaar aus, das für die meisten Händler äußerst flüssig und vertraut ist. Um einen zufälligen Eintrag zu erstellen, simuliert das System einen Münzwurf. Unser Marktmodell ist einfach 8220buy auf Köpfen, verkaufen auf Schwänzen.8221 Basierend auf den Ergebnissen der Münze Flip, wird das System kaufen (Enter Long) oder verkaufen (Enter Short) um 8 Uhr (Ost) zu Beginn des New York Handelssitzung. Das System beendet den Handel um 5 Uhr (Ost) am Ende der New Yorker Handelssitzung. Wir testen das System auf stündlichen Balken (bezeichnet als 8220H18221 in MT4 Parlance). Wir haben die Zufallslogik mit der Programmiersprache MQL4 MT48217 codiert. Dies geschieht durch die Schaffung eines so genannten Expert Advisor (EA). Wir nannten diese besondere Random Entry DTS (für Day-Trading-System). Unsere EA verwendete die Funktion MathRand (), um Pseudozufallszahlen zu generieren, und ein kurzer Algorithmus wurde erstellt, um einen Münzflip zu simulieren. Um 8 Uhr von Montag bis Freitag fährt das System 8220 die virtuelle Münze. Wenn das Ergebnis eine positive Zahl (virtuelle Köpfe) ist, wird das System einen langen Handel im Euro-Währungspaar einleiten. Wenn das Ergebnis Null oder eine negative Zahl (virtuelle Schwänze) ist, dann wird das System einen kurzen Handel einleiten. Eine gerechte Münze theoretisch produzieren eine 5050 Headtails aufgeteilt, wie die Anzahl der Flips nähert sich unendlich. Mit einer endlichen Anzahl von Flips driftet der Split jedoch von der Theorie ab, aber eine hinreichend große Anzahl von Flips erzeugt Spalten, die nahe daran liegen. Bei einer ausreichend großen Anzahl von Trades sollte daher die Trennung zwischen Gewinnern und Verlierern auch eine 5050-Spaltung erreichen. Datenerhebung Unser nächster Schritt ist es, den Rahmen für den Test, der Daten für die weitere Analyse zu sammeln. Der anfängliche hypothetische Kontostand beträgt 10.000. Die Handelsgröße ist auf eine 10.000-Menge (ein Mini-Los) mit einem Pip-Wert von 1 standardisiert. Die EA wurde so programmiert, dass sie für jeden Handel die folgenden Daten sammelt: Bars seit dem Eintritt, höchstes Handelshoch, Niedrigste Handelsbilanz, niedrigste Handelsströme, maximale negative Exkursion (MAE) und maximale günstige Exkursion (MFE). Das System exportiert diese Daten in CSV-Textdateien. CSV-Dateien können in beliebige Tabellenkalkulationsprogramme für die Analyse importiert werden. Für die hier vorgestellte Analyse wurde Microsoft Excel verwendet, aber das Open-Source (und freie) OpenOffice Calc (openoffice. org) Tabellenkalkulationsprogramm funktioniert genauso. MAE und MFE spielen eine wichtige Rolle in unserer Analyse. MAE ist der größte Abstand, den der Markt gegen den Handel reist. MFE ist die größte Entfernung, die der Markt zugunsten des Handels reist. Angenommen, das System hat den Euro lange bei 1.5000 angegeben. Zwischen dem Zeitpunkt der Eintragung und dem automatischen Ende des Tages ging der Markt auf 1,4950 und bis zu 1,5075. Die größte Distanz, die der Markt gegen die Long-Position, oder MAE bewegt, ist 1.5000 8211 1.4950 0.0050 oder 50 Pips. Die größte Entfernung, die der Markt für den Handel bewegte, oder MFE, ist 1.5075 8211 1.5000 0.0075 oder 75 Pips. Diese beiden Messungen können uns eine Basis für die Einstellung von ISL und PT geben. MT4 hat ein Backtesting-Modul namens Strategy Tester. Wir laden unsere EA in den Strategie-Tester und führen den Test. Zusätzlich zu den von der EA exportierten Datendateien erstellt der Strategy Tester einen Backtesting-Report, der alle üblichen Testmetriken (Nettogewinn, Winloss-Prozentsatz, maximaler Drawdown usw.) und einen System-Equity-Graph enthält. Die Reportdaten werden verwendet, um jede Version des Systems zu vergleichen und erlauben uns, unseren Entwicklungsfortschritt zu verfolgen. Wir gehen davon aus, dass unsere EA bereits vollständig getestet wurde, um sicherzustellen, dass ihre Logik korrekt ist. Das System ist wie gewohnt eingetreten und beendet Handel, und unsere Daten werden korrekt exportiert. Mit dem Strategie-Tester wurde die EA auf vier Jahre (1. Januar 2008 bis 31.12.2011) der historischen EURUSD-Daten getestet. Am Ende des Testlaufs ist unsere CSV-Datei vollständig, das Tabellenkalkulationsprogramm wird gestartet und die Daten werden importiert. Jetzt können wir unsere statistische Analyse durchführen. Die Messungen, die wir suchen, sind recht einfach: Mittelwert, Median und Standardabweichung der MAE und der MFE. Datenanalyse Das System produzierte 1.038 Trades, von denen 505 (48.65) lange Trades waren und 533 (51.35) waren kurz. Erwartungsgemäß nähert sich dieses Ergebnis den theoretischen 5050 Headstails einer unbegrenzten Anzahl von Münzflips. Gewinner und Verlierer waren fast sogar ein Split, ebenso: 513 Sieger (49.42) und 525 Verlierer (51.58). Konsekutive Siege und Konsekutivverluste durchschnittlich zwei in einer Reihe. Die durchschnittliche Gewinnsumme betrug 64,38 und der durchschnittliche Verlusthandel war 64,51 8212 wieder, fast gleich. Aufgrund dieses geringen Unterschieds erwirtschaftete das System einen Nettoverlust von 838,60, was einem Verlust von 8,386 (siehe 8220Strategy Testerbericht, 8221 unten) entspricht. Wenn wir die Höhe des durchschnittlichen Verlustes (mit einem Stop-Loss) reduzieren und die Höhe des durchschnittlichen Gewinns erhöhen können (mit einem Gewinnziel), kann das System rentabel gemacht werden. MAE und MFE sollten uns dabei helfen. Mit Excel8217s Sortierung Fähigkeit, sind die Sieger-Trades von den verlierenden Trades getrennt. Excel kann den Mittelwert, den Mittelwert und die Standardabweichung von MAE und MFE mit den integrierten Funktionen AVERAGE, MEDIAN und STDEV berechnen. Klicken Sie hier, um detailliertere Statistiken zu erhalten. Die Ergebnisse der Berechnungen sind in 8220Statistischer Analyse8221 (unten) gezeigt. (Die Berechnungen für alle verbundenen Geschäfte werden ebenfalls zur Vollständigkeit gezeigt.) Der mittlere MAE ist 0,00291 oder 29,1 Pips. Für Trades, die endgültig profitabel zu beenden, liegt der Markt im Durchschnitt etwa 29 Pips gegen die Position vor dem Ausgang. Kontrast, dass mit dem Mittelwert MAE für verlieren Trades: 95,6 Pips. Es ist klar, dass es keine Notwendigkeit, einen Umzug von 96 Pips gegen den Handel zu tolerieren. Die MAE-Daten weisen darauf hin, dass der Handel nach einem solchen ungünstigen Ausstieg wahrscheinlich nicht rentabel ablaufen wird. Auf der anderen Seite wäre es unklug, die ISL blind auf 29 Pips zu setzen, weil zu viele gute Trades vorzeitig abgebrochen werden. Der optimale Stopverlust liegt wahrscheinlich irgendwo dazwischen. Angesichts der MFE-Daten, mit einem mittleren MFE von 97,1 Pips, der Markt im Durchschnitt 97 Pips offenen Gewinn vor dem Ausstieg. Beachten Sie den Unterschied zwischen dem durchschnittlichen MFE von 97 Pips und dem durchschnittlichen Gewinn von etwa 64 Pips (ein Pip 1 beim Handel eines einzigen Mini-Los). Der typische Gewinnhandel ist, anscheinend geben mindestens 30 Pips Gewinn vor dem Handel wird am Ende der Sitzung verlassen. Wenn wir diese zusätzlichen Pips erfassen können, dann kombiniert mit dem Stop-Loss, sollten wir in der Lage sein, das Verhältnis von durchschnittlichem Gewinn zu durchschnittlichem Verlust für ein Nettogewinn-System zu erhöhen. Hier haben wir die statistischen Grundlagen für die Verbesserung unseres Kernsystems gelegt. Im nächsten Artikel werden wir die ISL dem System hinzufügen und unsere MAE-Befunde zur Optimierung verwenden. Der nächste Schritt wird sein, das gleiche auf der Profit-Seite zu tun: Fügen Sie die PT an das System und mit MFE, um das zu optimieren. Jeder Schritt ist wesentliche Grundlage für unser oberstes Ziel, ein komplettes Handelssystem zu entwickeln. Informationen auf diesen Seiten enthalten in die Zukunft gerichtete Aussagen, die Risiken und Unwägbarkeiten beinhalten. 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