거래 시스템 필터

필터 & # 39; 무역 시스템.
두 가지 지표의 거래 시스템.
다른 표시기의 신호를 필터링하는 필터 시스템으로 사용할 수도 있습니다.
같은 창에서 PCCI와 Renko를 어떻게 얻습니까? PCCI와 Renko를 두 개의 별도 표시기 창에서 얻습니다.
하나의 지표를 차트에 삽입하십시오.
마우스로 다른 표시기를 드래그하여 같은 창으로 이동하십시오.
폴더에있는 파일과 동일합니다. 마우스로.
MT4에서 가능합니다.
원하는만큼. 하나의 창에서.
템플리트를 MT4 / 템플리트 폴더로 다운로드하여이 두 표시기를 함께 결합 할 수 있습니다 (표시기는 표시기의 mt4 폴더에 있어야합니다).
PCCI_Renko 트레이딩 시스템.
이 시스템은 여기에 있습니다. 그러나 그것은 단지 개발되어야하는 몇 가지 아이디어 일뿐입니다. 아직 끝나지 않았으며 다른 포럼에서는 아무도 개선하지 않을 것임을 알고 있습니다. 그러나 좋은 시작 아이디어 일 수 있습니다.
CCI와 관련하여 renko는 사용할 수 없습니다. czi는 0 주위를 반송하고 renko는 가격 주위로 반송합니다. 내 생각 엔 입찰가 나 렌코 (renko) 라인을 깨뜨린 다음 cci가 & gt; 엑스.
X는 임의의 수 cci가 위 또는 아래 일 필요가 있습니다.
누구나 잘못 알면 meh을 고쳐주세요.
newdigital, 시스템을 개선하려고 시도합니다. 예를 들어 시스템과 같은 몇 가지 것이 필요합니다.
우리 사진에서 볼 수있는 것은 제 견해에있어 시스템이 아닙니다. 그것은 입장을 끝내는 것이 원칙이지만, 정지 손실, 후행 정류장 및 기타 사항은 무엇입니까?
Eve 그럼, 그냥 규칙을 지키고 작업을 시도해보십시오. 그러나 작업을 수행하려면 다시 테스트를해야합니다. 그러면 시스템이 전반적으로 어떻게 수행되는지 확인할 수 있습니다. 한 번에 찍은 exmple은 단지 공동 발견 일 수 있습니다. 그래서 이것은 우리가해야 할 일이라고 생각합니다. 다시 백지 스팅을 시도한 다음 여기에서 결과를 공유해야합니다. 그렇다면 단점을 찾아 내야합니다.
newdigital, 시스템을 개선하려고 시도합니다. 예를 들어 시스템과 같은 몇 가지 것이 필요합니다.
우리 사진에서 볼 수있는 것은 제 견해에있어 시스템이 아닙니다. 그것은 입장을 끝내는 것이 원칙이지만, 정지 손실, 후행 정류장 및 기타 사항은 무엇입니까?
Eve 그럼, 그냥 규칙을 지키고 작업을 시도해보십시오. 그러나 작업을 수행하려면 다시 테스트를해야합니다. 그러면 시스템이 전반적으로 어떻게 수행되는지 확인할 수 있습니다. 한 번에 찍은 exmple은 단지 공동 발견 일 수 있습니다. 그래서 이것은 우리가해야 할 일이라고 생각합니다. 다시 백지 스팅을 시도한 다음 여기에서 결과를 공유해야합니다. 그렇다면 단점을 찾아 내야합니다.
그래 네가 맞아. 우리는 그것을 테스트하거나 테스트 할 수 없습니다. 그것은 단지 어떤 사람들이 좋아하는 것입니다. 완전히 개선되어야합니다.
1 Min Chart - 144/200 에마 크로스.
HV는 1 분 차트에서 ema 144/200 cross가 기본적으로 훌륭한 필터임을 발견했습니다. 친절하게 그것을 시도하고 그에 따라 의견과 제안을 게시하십시오. 즉, 우리는 다른 어떤 것과 결합 할 수 있습니까? tks.
newdigital, 이걸 개선 할 수 없나요? 이 표시기 중 두 개를이 창에 추가하면 그 중 하나에 가격 값이 표시되고 다른 값에는 그림이 표시됩니다.
십자가는 수학이 아니기 때문에 시각적 인 것이기 때문에 그 숫자를 셀 수는 없으므로 나는 말할 가치가 없다. 지표는 일치하지 않습니다.

필터 및 트리거가있는 무역 거래 항목을 확보하십시오.
정확한 시장 진입 규칙을 정의함으로써 시장 진입을위한 일관되고 결정적인 방법을 얻을 수 있습니다. 많은 거래자들은 거래를 할 때 자연스럽게 너무 보수적이거나 공격적이라고 느낄 수도 있습니다. 지나치게 보수적 인 사람들은 여러 단계의 확인을 기다리는 사이에 결국 자리를 비울 수 있습니다. 이는 일반적으로 누락 된 거래로 이어지게됩니다. 반대로, 공격적인 상인은 기회를 놓치지 않고 때로는 시장에 진입 할 수 있으며 때로는 거래하고자하는 정당한 이유가 없습니다. 물론 이것은 종종 거래를 잃게 만듭니다. 보수적, 공격적 또는 중간 어딘가에 관계없이 모든 거래자는 거래 유발 요인 및 거래 필터를 사용하여 중요한 거래 항목을 설정함으로써 이익을 얻을 수 있습니다.
거래 필터는 거래 엔트리 이전의 설정 조건을 식별하므로 거래 트리거 이전에 발생해야합니다. 무역 필터는 무역 방아쇠의 "안전"이라고 생각할 수 있습니다. 거래 필터에 대한 모든 조건이 충족되면 안전이 해제되고 거래 트리거가 활성화됩니다. 무역 필터에는 시간대별로 가격의 다양한 요소가 포함될 수 있습니다. 예를 들어 그림 1의 차트에 대한 거래 필터에는 다음이 포함됩니다.
시간은 오전 9시 30 분에서 오후 1시 사이입니다. 가격 막대가 20 기간 및 50 기간 이동 평균을 초과했습니다. 20 기간 (파란색) 이동 평균은 50 기간 (자주색) 이동 평균보다 높습니다.
이러한 무역 필터 조건은 모두 9시 30 분에 사실이되어 거래 트리거가 활성화되도록 설정합니다. 무역 필터는 무역 방아쇠를위한 이상적인 시장 조건을 정의합니다. 이러한 필터는 종종 관찰 및 백 테스트를 통해 설정됩니다. 예를 들어, 상인은 오전에 실적이 좋지만 오후에는 불만족스러운 거래 시스템을 개발했을 수 있습니다. 거래자는 시간 필터를 사용하여 거래 항목을 특정 기간으로 제한 할 수 있습니다. 이 경우 오전 9시 30 분부터 오후 1시 (동부 표준시) 사이입니다. (적절한 필터를 사용하면 이익을 창출 할 수 있습니다. 자세한 내용은 Surf 's Up With Filtered Waves를 참조하십시오.)
무역 필터를 선택할 때 중요한 고려 사항은 거래 계획에서 "자유도"를 제한하지 않는 것입니다. 다시 말해, 너무 많은 필터는 통계적으로 불가능한 거래 설정을 창출 할 수 있습니다. 이것은 무역 계획이 견고하고, 일관되고, 수익성이있는 능력을 크게 제한합니다. 이것은 지나치게 보수적 인 상인이 자신을 발견하는 상황입니다. (진입 또는 출구 신호를 찾거나이 다재 다능 한 도구를 기반으로 완전한 시스템을 개발하십시오. 평균 참 범위로 수익 지역을 입력하십시오.)
거래자가 거래 계획을 지나치게 필터링 할 수있는 한 가지 이유는 과거의 백 테스팅을 수행 한 후에 모든 손실 거래를 제거하려고하기 때문입니다. Backtesting은 실제 거래에서 수익성이 있는지를 판단하기 위해 과거 데이터에 대한 거래 계획이나 아이디어를 테스트하는 것을 말합니다. 백 테스팅은 수익성있는 시스템을 개발하는 데 유용한 도구이지만, 특히 모든 (또는 대부분의) 손실 거래를 피할 방법을 결정할 때 오용 될 수 있습니다. 이는 실제 상황에서 제대로 수행되지 않는 비현실적인 시스템을 생성하면서 역사적 데이터를 최상으로 수행하기 위해 거래 조건을 조작하는 커브 피팅의 한 형태입니다. 거래 필터를 정의 할 때 거래자는 시스템 전체에 유익한 필터를 만들려고 노력해야하며 특정 거래 또는 2 가지가 아닙니다.
거래 필터 조건이 충족되면 거래자는 거래 입력을 시작하기 위해 거래 트리거가 발생하는지 감시합니다. 그림 2는이 기본 진행을 보여줍니다.
무역 유발 요인은 무역이 언제 시작될 것인지를 정확하게 정의하는 모래의 선으로 생각할 수 있습니다. 다양한 요인을 포함 할 수있는 거래 필터와 달리 거래 트리거는 거래자에게 언제 행동해야하는지 정확하게 알려줍니다. 무역 유발 요인은 무역 계획에서 절대적으로 객관적이고 명확하게 정의되어야합니다. 모호함이 없어야합니다. 예를 들어, "이동 평균이 교차 할 때가 길어질 때"는 "모든 거래 필터가 충족 된 후에는 가격이 이전 막대의 최고치보다 1 틱 높으면 긴 위치를 입력하십시오"라고 정의 할 수 있습니다. 이것은 정확한 무역 진입을 정확히 찾아내는 데 필요한 모래 라인을 제공합니다. 트레이드 트리거가 시행되기 위해서는 모든 트레이드 필터가 이미 사실 일 필요가 있습니다.
그림 1에서 모든 무역 필터가 완료되면 모래의 선이 그려집니다. 시간은 오전 9시 30 분에서 오후 1시 사이입니다. 막대는 20 및 50 기간 이동 평균을 초과하여 닫 혔습니다. 20 기간 이동 평균은 50 기간 이동 평균보다 높습니다. 거래 필터가 참이되면 트리거가 활성화됩니다. 9시 30 분에 모든 필터가 참이되었습니다. 방아쇠는 가격이 9시 30 분 바를 넘을 때 발생합니다. 가격은이 방아쇠에 도달하므로 특정 가격으로 긴 거래가 시작됩니다. 정확한 주문 유형은 상인에 따라 다릅니다. 예를 들어, 시스템 거래자는 거래 주문의 정확한 가격을 정확히 파악하기 위해 구매 주문을 중지 할 수 있습니다. 반면에 임의의 상인은 최선의 가용 한 가격으로 거래를하기 위해 시장 질서를 정할 수 있습니다.
무역 유발 요인은 지표 값에서부터 지원 또는 저항 수준과 같은 가격 임계 값의 교차에 이르는 다양한 조건을 기반으로 할 수 있습니다. 많은 거래자는 지표와 같은 기술적 분석 도구를 사용하여 시장에서 높은 확률의 설정을 정의합니다. 정확한 기준치를 쉽게 세울 수 있기 때문에 지표는 객관적인 거래 진입을 제공 할 수 있습니다. 예를 들어 "5,3의 확률이 30 레벨에 도달하면 긴 위치에 진입"; 또는 "평균 참 범위가 0.5 수준에 도달하면 짧은 위치에 입력하십시오." 필터는 이러한 거래에 대한 설정을 제공합니다. 표시기 레벨이 트리거를 제공합니다. (이 핵심 개념을 이해하면 단기 투자 전략을 크게 향상시킬 수 있습니다. 지원 및 저항 기본 사항을 확인하십시오.)
무역 유발 요인의 중요한 측면은 조치를 취하기 위해서는 단순해야한다는 것입니다. 너무 많은 거래 유발 요인이나 지나치게 복잡한 유발 요인은 부담이되어 시스템을 구현하기가 어려울 수 있습니다. 또한 거래자가 자신의 시스템에 대해 혼란을 겪을 때 잦은 거래 오류가 발생할 수 있습니다. 무역 유발 요인은 회사의 사명 선언문과 같습니다. 메모리에서 쉽게 열거 할 수있을 정도로 명확해야합니다. 방아쇠가 맞았는지 여부에 대해서는 의문의 여지가 없도록 방아쇠를 객관적으로 쉽게 알아볼 수 있어야합니다.
무역 필터를 통해 거래자는 시장 입지에 유리한 조건을 정의 할 수 있습니다. 이러한 거래 필터는 설정을 제공합니다. 무역 유발 요인은 한때 만난 한때 거래 기회를 유발하는 한계점이었습니다. 거래 필터와 거래 트리거를 모두 사용하는 방법을 이해하면 거래자가 수익성있는 거래 설정을 찾아 정의하는 데 도움이 될 수 있습니다.

거래 시스템 필터
나는 무역 정권에 전에 만진 적이있다. 그 후 내 연구 스택에 변동성에 기반한 체제 전환을 살펴 보았습니다. 오늘, 저는 실용적인 예를 봅니다 : 추세 진입과 과거의 변동성에 기초한 추세.
시스템 코드 개념.
나는 단순한 Trading Blox 필터를 개발했다. 이 필터는 평균 변동 범위 (Average True Range)를 통해 현재 변동성을 계산하고 과거 데이터에 대한 백분위 수 순위를 계산한다.
필터는 거래를 수행 할 수있는 허용 된 변동성 순위 값의 범위를 정의합니다. 이것은 시스템이 변동성이 너무 높은 (예 : 상위 십분 위) 또는 너무 낮은 모든 거래를 거부하거나 둘 다 혼합하는 것을 허용합니다.
필터 코드는이 기사의 끝 부분에서 다운로드 할 수 있습니다. 내가 사용한 매개 변수는 (지수) ATR의 경우 39 일, 백분위 순위의 경우 250 일이었습니다.
여기에서 테스트 된 실제 시스템은 동일한 분산 포트폴리오를 사용하여 TF 보고서에서 사용 된 고전적인 20/50 Moving Average 크로스 오버입니다.
변동성 : 좋음 또는 나쁨?
추세 다음은 흔히 장기 변동성으로 생각됩니다. 전략에 영향을 미치지 만, 거래 참여 이전에 높은 변동성이 악영향을 미칠 수 있습니까?
사실, Trend Follow는 대개 중소 규모의 승자가 균형을 잡는 작은 패자를 많이 생성하며, 큰 우승자 (뚱뚱한 꼬리가주는)가 긍정적 인 성과를 보입니다. 그것을 보는 방법 중 하나는 & # 8211; 이는 20/50 MA 크로스 오버 시스템에 대한 R 배수의 분포로 설명 할 수 있습니다.
0R에서 7R 로의 모든 우승 트레이드는 손실 거래 (대부분 0R과 1R 사이)를 균형 잡는 것으로 볼 수 있지만, 큰 타자는 & # 8221; 거래 (8R +)는 시스템의 수익성을 향상시킵니다.
변동성 (예 : R = 거래 진입 위험 = 3 ATR = 1 % 지분)에 기반한 고전 고정 분수 자금 관리를 사용할 경우 R - 배수는 변동성 배수와 유사합니다. 상대적으로 높은 엔트리 변동성이있을 때, 변동성 배수가 높은 가치에 도달 할 가능성이 적기 때문에 시스템은 큰 타격을 줄 가능성이 적습니다. 거래.
이것이 우리가 검사 할 것입니다.
시스템 테스트 결과.
트레이드 엔트리 변동성 수준이 무역 수익성에 미치는 영향을 테스트하기 위해 각기 다른 십분 위 (예 : 0 ~ 10 %, 10 % ~ 20 % 등)를 다루는 변동성 필터 경계를 사용하여 시스템을 단계별로 실행했습니다.
결과는 다음과 같습니다.
무역 평균 R - 배수와 상대 변동성 값 사이에는 음의 경향이있는 것으로 보인다.
꽤 눈에 띄는 것은 평균 R - 배수와 달리 승 %가 모든 십 분위수에서 많이 변하지 않는다는 것입니다. 이것은 변동성이 진입 시점에 높을 때이기는 거래가 단순히 높은 R ​​가치에 부딪치지 않음을 나타냅니다.
다음은 상위 십분 위를 확대 할 때의 결과입니다.
이러한 높은 휘발성 거래를 추가하면 더 많은 다각화가 이루어질 수 있습니다 (단, 더 많은 매각의 논리를 채택하는 경우). 그러나 귀하의 (아마 소중한) 마진을 최대한 활용하지 못하는 것 같습니다 . 사용 가능한 여백으로 인해 변동성 필터가없는 50 개의 장비를 교환 할 수 있다면 최대 변동성이 90 % 인 55 개의 장비를 교역하고 더 나은 무역 수익성을 얻을 수 있습니다.
어떤 경우 든 높은 변동성 거래를 90 %, 95 % 및 100 % (필터링 없음)로 필터링하여 빠른 테스트를 실시했으며 필터링 할 때 결과가 개선되었습니다.
코드 다운로드.
Trading Blox 코드는 2 개의 blox로 구성됩니다.
ATF 포트폴리오 필터 Blox의 백분율을 계산하는 Aux Blox는 허용되는 백분율 순위 범위를 벗어나면 거래가 중지되지 않습니다.
이들은 수정없이 표준 시스템에 추가 될 수 있습니다.
지금까지 6 개의 댓글 (& D);
나는 simular 테스트를하는 것에 대해 생각해 왔지만 당신은 그것에 나를 때렸다. 고마워. 아쉽게도 AB에서 코드를 작성하지 않았습니다.
안녕하세요, 저는 꽤 오랫동안 블로그를 지켜 보았지만 축하하기에 꽤 새로 왔습니다. 축하합니다. 블로그 중 하나입니다. 어쨌든 내 전략 중 많은 부분이 옵션 판매와 관련되어 있기 때문에 추세 추세의 장기 변동성 프로필이 나를 헤지 펀드로 관심을 갖기 시작했다. 나는 그것이 옳은지 알고 싶다. 나는 큰 변동성이있는 체제 (예 : 2009 년 시작) 1 %의 주식 위험은 주식수가 너무 높기 때문에 명목상으로 나타 났으므로 내기가 훨씬 작아집니다. 따라서 큰 홈런은 시스템을 수익성있게 만들지 않고 간단합니다. 이것은 2009 년에 정말 큰 경향 이었지만 (2008 년의 경우와는 반대), 성능 추세는 끔찍했기 때문에 이것은 매우 중요해 보입니다. 아마도 vol가 정말로 높을 때 정지 손실에 대해 작은 ATR을 사용하는 것을 탐구하는 것이 흥미로울 것입니다.
미안하지만, 나는 최고의 거래 블로그 중 하나를 의미했다.
올바른 : 변동성이 높을수록 1 %의 베팅 크기는 덜 뜻밖을 의미 할 것이고, 높은 집과 큰 집의 가능성이 적기 때문입니다.
그것은 2009 년이 트렌드 추종자들에게 아주 성공적이지 않은 이유 일 수 있습니다. & # 8211; 추종자 추종 전략에 따라 돈이 생겼다.
이 코드를 수동으로 준비해야한다고 정정합니까? 작성한 퍼센트 랭크 함수는 테스트 시작 날짜에 계산을 시작하고 & # 8220; ATRPctRkDays & # 8221;까지 좋은 결과를 얻지 못합니다. 통과했다.
나의 접근 방식은 ATRPctRkDays & # 8221; 이후까지 거래가 발생하지 않도록하는 필터를 만드는 것이 었습니다. 통과했다. 그러나 이는 CAGR과 같은 테스트 시작 날짜를 사용하는 계산에 영향을 미칩니다.
테스트 시작 날짜 이전에 Trading Blox에서 사용자 정의 표시기를 시작하는 방법을 찾지 못했지만, 더 나은 접근 방법이 있다면 궁금합니다.
nqwr, 예, 저는 당신이 옳다고 생각합니다. 이론적으로 ATR 프라이밍 + ATRPctRkDays 전에 거래가 허용되지 않도록 코드를 준비해야합니다. 다른 프로젝트에서 나는 커스텀 인디케이터 (custom indicator)를위한 다양한 코드 조각에 대한 데이 인덱스를 실제로 확인해야했습니다.
실제로이 테스트를 위해, 나는 내가 어떻게했는지는 모르지만 ATR 프라이밍 일 + ATRPctRkDays에 뇌관을 씌운 다른 (더미) 표시기를 추가해야한다고 생각합니다.
TB 포럼에서이 주제에 대한 토론을 확인하십시오 & # 8230;
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역기능 성과는 많은 내재적 인 제한이 있으며 그 중 일부는 아래에 설명되어 있습니다. 어떤 계정이 이익이나 손실과 유사한 이익을 보일 것이라는 어떠한 진술도 제시되어 있지 않습니다. 사실상, 실적 실적과 특정 거래 프로그램에 의해 흔히 성취되는 실제 결과의 차이는 종종 상이합니다. 외상 성과 결과의 제한 중 하나는 일반적으로 통찰력의 혜택과 함께 준비된다는 것입니다. 또한 HYPOTHETICAL TRADING은 재무 위험을 포함하지 않으며 HYPOTHITICAL TRADING RECORD는 실제 거래의 재정적 위험에 대한 완전한 설명을 할 수 없습니다. 예를 들어, 손실을 저 지르거나 거래 손실이있는 특정 거래 프로그램에 참석할 수있는 능력은 실제 거래 결과에 약간의 영향을 미칠 수있는 자료 포인트입니다. 일반적으로 시장에 관련된 수많은 요인들이 있으며, 실적 실적의 준비 및 거래 결과에 중대한 영향을 미칠 수있는 모든 특정 거래 프로그램의 구현에 대한 충분한 정보가 포함되어 있지 않습니다.
이 성과 표와 결과는 자연의 견해이며 실제 회계에서의 거래를 나타내지 마십시오.

더 나은 경향 필터 구축.
이 기사에서는 변동성에 적용 할 수있는 트렌드 필터 (시장 모드 필터 또는 영역 필터라고도 함)를 만들고 허위 신호 (whipsaws)를 줄이기 위해 히스테리시스의 기본 원리를 활용합니다. 아시다시피, 나는 종종 시장이 매일 차트에서 황소 또는 곰 모드에있을 때를 결정하기 위해 200 기간의 단순 이동 평균 (200-SMA)을 사용합니다. 가격이 200-SMA를 초과 할 경우 우리는 강세장에있다. 마찬가지로 가격이 200-SMA보다 낮 으면 우리는 곰 시장에 있습니다. 당연히 이러한 규칙은 잘못된 신호를 생성합니다. 이 기사의 끝으로 표준 200-SMA 필터보다 나은 결과를 낼 수있는 시스템 개발에 사용할 수있는 시장 모드 필터가 있습니다. 더 나은 시장 동향 필터를 구축하기 위해 다음 개념을 사용할 것입니다.
히스테리시스 기초.
거래 시스템을 구축 할 때 많은 결정 사항은 바이너리 결과를 갖습니다. 예를 들어, 시장은 약세 또는 완고하다. 당신은 거래를하거나 돈을 내지 않습니다. 회색 영역 소개 & # 8221; 항상 고려되지는 않습니다. 이 기사에서는 히스테리시스 (Hysteresis)라는 개념을 소개하고 이것이 어떻게 우리의 거래에 적용될 수 있는지 소개 할 것입니다. 히스테리 시스는 이전 기사에서 이동 평균 크로스 오버 거래 시스템에서 휩쓰 냄을 줄이는 데 사용되었습니다. 히스테리시스라는 단어가이 기사에서 특별히 사용되지는 않았지만 좋은 예가되었습니다.
히스테리시스의 개념을 이해하는 데 도움이되는 일반적인 비유는 온도 조절기가 작동하는 방식을 상상하는 것입니다. 우리는 시원한 날씨에 살고 있다고 말하며 온도 조절기를 사용하여 화씨 70도 (화씨 온도)에 방의 온도를 유지합니다. 온도가 임계 값보다 낮아지면 히터가 켜지고 실내로 따뜻한 공기가 불어납니다. 온도가 69.9로 이동하자마자 히터가 켜지고 히터가 작동하고 따뜻한 공기가 실내로 들어와 온도가 올라갑니다. 온도가 70.0에 도달하면 히터가 꺼집니다. 잠시 후 실내 온도가 내려 가기 시작하고 난방기가 다시 켜져 야합니다. 우리가 가지고있는 것은 온도를 70도에 유지하기 위해 끊임없이 끊어지는 시스템입니다. 이는 기계 부품에 많은 마모를 초래하고 연료를 낭비하므로 비효율적입니다. 짐작 하시겠지만 히스테리시스는이 문제를 해결하는 방법입니다. 더 많은 순간.
이 기사의 목적은 시장 모드 필터를 개선하는 데 있습니다. 다음은 가격이 200-SMA를 초과 할 때 S & P 현금 지수를 구매하고 가격이 200-SMA 미만인 경우 판매 한 결과입니다. 이것은 우리의 서모 스탯 예제와 비슷하다. 노를 켜서 방을 가열하는 대신 임계 임계 값 (200-SMA)을 넘을 때 새로운 위치를 열 것입니다. 일을 단순하게 유지하기 위해 단락은 없습니다. 이 기사의 모든 예에서 우리는 $ 100,000 계정으로 시작하여 매 거래마다 $ 1,000의 위험을 감수하고 있습니다. 주식수는 ATR 20 일 기준으로 계산됩니다. 미끄러짐과 수수료를 계산하기 위해 왕복 당 $ 30가 공제됩니다.
SMA_Line = 평균 (마감, 200);
(Close & gt; SMA_Line) 다음 시장에서 다음 바를 사면;
(Close & lt; SMA_Line) 그러면 시장에서 다음 바를 판매하십시오.
위의 이미지에서 우리는 무역이 크게 유리하기 전에 시장에 6 차례 진입 한 것을 볼 수 있습니다. 처음 5 번의 시도는 가격이 황소에서 다시 영토로 이동함에 따라 막을 내렸다. 5 번 연속 패배!
무역 밴드.
우리의 서모 스탯 예제로 돌아가서, 로의 문제를 여러 번 켜고 끄는 문제를 어떻게 해결할 수 있습니까? 신호의 수를 줄이려면 어떻게해야합니까? 70 도의 이상적인 온도 주위에 구역을 생성합시다. 이 구역은 온도가 69도에 도달하면 히터를 켜고 온도가 71도에 도달하면 꺼집니다. 우리의 이상적인 온도는 위쪽 밴드가 71 인 밴드와 낮은 밴드가 69 인 밴드의 중간에 있습니다. 낮은 밴드는 퍼니스를 켤 때, 위쪽 밴드는 퍼니스를 끌 때입니다. 가운데 영역은 히스테리 시스입니다.
우리의 서모 스탯 예제에서 우리는 whipsaws를 줄이고있다. 또는 허위 신호를 수신 할 수 있습니다. 히스테리 시스의 개념을 사용하여 이러한 잘못된 신호 중 일부를 제거하려고합니다. 그러나 우리의 이상적인 온도와 같이 우리는 상층 밴드와 저 밴드가 우리의 모래 라인을 지정하기를 원합니다. 우리는 행동을 취합니다. 이러한 밴드를 만드는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 간단하게 각 막대의 극한 가격대에서 밴드를 만듭니다. 즉, 상위 대역의 경우 200-SMA를 사용하고 하위 대역의 경우 200-SMA를 사용합니다. 이 밴드는 200-SMA라는 이상적인 지점 주위에 뜬다. 위쪽 밴드와 아래쪽 밴드 모두 최근 과거에 따라 다릅니다. 간단히 말해서, 우리 시스템은 메모리를 가지며 확장 또는 축소 변동성에 조정됩니다. 새로운 시스템의 EasyLanguage 코드는 다음과 같습니다.
SMA_Line = 평균 (마감, 200);
UpperBand = 평균 (높음, 200);
LowerBand = 평균 (낮음, 200);
(Close가 UpperBand를 넘으면) 다음 마켓을 산다.
(LowerBand 아래에서 Close가 교차) 시장에서 다음 바를 판매하십시오.
아래는 매일 바가 상위 밴드를 닫은 후 새로운 거래를 여는 효과를 보여주는 스크린 샷입니다. 우리는 5 년 연속 패배를 2 번으로 줄였습니다.
새로운 밴드를 트리거 포인트로 사용하여 얻은 결과는 다음과 같습니다.
위의 성능 표를 보면 시스템의 거의 모든 측면에서 개선 된 부분을 볼 수 있습니다. 특히, 순이익, 이익 요인, 당첨자 비율 및 평균 무역 순이익이 증가했습니다. 우리는 또한 거래 횟수와 연속적인 거래 손실 횟수를 줄였습니다. 결국 우리는 실제로 거의 동일한 순이익으로 끝나지 만 더 적은 수익을내는 거래로이 작업을 수행합니다.
Expectancy 값이 1.55에서 1.71로 증가하더라도 우리의 Expectancy Score가 하락한다는 점은 흥미 롭습니다. 이는 거래 기회가 줄어들 기 때문입니다.
가격 프록시.
가격 대리는 가격 대신 가격 기반 지표의 결과를 사용하는 것 이상입니다. 이것은 종종 부드러운 가격으로 이루어집니다. 가격을 부드럽게하는 많은 방법이 있습니다. 나는 여기에 그들과 함께하지 않을 것이다. 그런 화제는 다른 기사를 위해 중대하다. 현재로서는 빠른 기간 지수 이동 평균 (EMA)을 사용하여 일일 가격을 원활하게 할 수 있습니다. 5 일 EMA (5-EMA)를 선택합니다. 매일 우리는 5-EMA를 계산하고이 값은 트리거 임계 값보다 높거나 낮아야합니다. EMA를 가격에 대한 대가로 사용함으로써 우리는 일일 가격 변동의 소음 일부를 제거하려고 시도하고 있습니다.
아래는 EasyLanguage 코드의 모양입니다.
SMA_Line = 평균 (마감, 200);
UpperBand = 평균 (높음, 200);
LowerBand = 평균 (낮음, 200);
PriceProxy = X 평균 (닫기, 5);
(PriceProxy가 UpperBand에서 교차하는 경우) 시장에서 다음 바를 구입하십시오.
(PriceProxy가 LowerBand에서 교차하는 경우) 시장에서 다음 바를 판매하십시오.
다음은 거래 항목의 예입니다. 우리의 가격 대가 (노란색 라인)가 위쪽 밴드를 넘을 때 거래가 열립니다. 우리는 또한 잃어버린 거래를 하나로 줄였습니다.
이것이 우리의 실적에 어떻게 영향을 미치는지 봅시다.
위의 전략 실적 표를 보면 약간 더 적은 돈을 벌고 있습니다. 그러나 우리는 수익성이없는 거래를 제거함으로써 우리의 거래에서 다시 한 번 효율적입니다. 연속 거래 손실 횟수를 줄이고 연이은 연속 거래를 늘리며 당첨자 비율을 50 %까지 끌어 올렸습니다. 그럼, 어떤 전략이 더 낫지? 그것은 모두 당신이 원하거나 당신이 편안하게 느끼는 것에 달려 있습니다. 어떤 사람들은 가능한 한 많은 돈을 가지고 가기를 원할 것입니다. 다른 사람들은 연속적인 거래 손실 횟수를 줄이기를 원할 것입니다.
위의 예는 효과를 입증하기 위해 설계된 것입니다. & # 8220; 트렌드 필터는 간단한 거래 전략을 가질 수 있습니다. 우리가 거래 시스템에서 이것을 사용하고 싶다면 우리가 곰 또는 황소 경향에 있다면이 코드에서 함수를 생성하는 것이 이상적입니다. 그러나 이러한 작업의 프로그래밍 측면은이 기사의 범위를 벗어납니다. 그럼에도 불구하고 트렌드 플래그로 사용할 수있는 두 가지 부울 변수 (EasyLanguage)를 설정하는 빠른 예가 아래에 있습니다.
BullMarket = PriceProxy & gt; 어퍼 밴드;
BearMarket = PriceProxy & lt; = LowerBand;
이 기사에서는 가격을 부드럽게하고 시장의 변동성에 적응하며 히스테리 시스 원칙을 활용하는 동적 경향 필터를 만들었습니다. 단지 몇 줄의 코드로이 스타일의 거래 전략과 관련된 거짓 신호의 수를 크게 줄일 수 있습니다. 이 유형의 필터는 ETF, 선물 및 Forex 거래 시스템을 구축하는 데 효과적 일 수 있습니다.
저자 Jeff Swanson에 대하여.
Jeff는 System Trader Success & # 8211;의 창립자입니다. 양적 / 자동화 거래의 세계로 유익한 상인이되기위한 적절한 지식과 도구를 소매 상인에게 권한을 부여하는 웹 사이트 및 사명.
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