Mechanical Trading Systems Money Management

Dalam sebuah bab yang berjudul Rahasia Rahasia Trading yang Sukses di Smarts Street, Fernando Diaz menyimpulkan: pedagang yang berhasil mendapatkan keuntungan lebih besar dan pengelolaan uang lebih baik daripada pedagang yang tidak berhasil. Tidak seperti kepercayaan populer, penelitian ini menunjukkan bahwa tepi yang lebih kecil dari pedagang yang sukses bukanlah penyebab kegagalan mereka. Kegagalan pedagang dapat dijelaskan hampir secara eksklusif oleh praktik pengelolaan uang mereka yang buruk. quot Ketika memperdagangkan saham atau komoditas, pentingnya Pengelolaan Uang diremehkan oleh banyak pedagang. Ini jauh lebih penting daripada keputusan masuk dan keluar (keputusan waktu) yang akan pernah ada. Sangat sedikit indikator yang lebih baik daripada lemparan koin, dan jika memang demikian, ujungnya dimakan oleh selip dan komisi. Manajemen Uang juga kadang-kadang disebut alokasi aset, ukuran posisi, panas portofolio, alokasi portofolio, manajemen arus kas, manajemen perdagangan, manajemen modal, manajemen posisi, manajemen ukuran, pemilihan ukuran taruhan, pemilihan ukuran lot, atau bahkan pengendalian risiko, pengendalian ekuitas, Dan kontrol kerusakan. Manajemen Uang mengelola ukuran posisi sementara Manajemen Risiko mengelola kerugian dan keuntungan terbuka (keuntungan perdagangan yang belum direalisasi). Sebenarnya saya tidak suka dengan istilah Money Management karena juga memiliki arti yang sangat umum (juga digunakan untuk menggambarkan hasil perkosaan terbaik, daftar kata-kata berharga yang berharga ini, berbicara tentang bank-bank piggy dan bagaimana cara mengajar anak-anak tentang paycheques). Tapi Manajemen Uang memberi tahu seorang pedagang bahwa (s-) dia harus memusatkan penelitiannya tentang bagaimana mengoptimalkan penggunaan modal dan untuk melihat portofolionya (-) secara keseluruhan. Sebenarnya ada (setidaknya) 2 langkah untuk menerapkan Pengelolaan Uang yang tepat: 1) Ukuran Bet adalah penentuan fraksi (tetap atau tidak tetap) total portofolio (atau pecahan tetap atau tidak tetap) terhadap risiko pada Setiap perdagangan dinyatakan dalam nilai mata uang Dollar, Euro, Yen, atau Swiss Franc. 2) Ukuran posisi, di sisi lain, adalah perhitungan berapa banyak kontrak yang harus saya pegang dalam posisi saya, setelah masuknya isyarat perdagangan yang pada dasarnya merupakan fungsi dari BigPointValue (jumlah dolar yang menghasilkan pergerakan harga 1 poin Mewakili) dan algoritma pembulatan karena jumlah kontrak tidak dapat diperdagangkan dalam pecahan dan harus ditebang menjadi bilangan bulat utuh. Di mejaku ada 5 buku statistik terkait dan hanya 2 di trading. Jadi menurut buku di samping saya fokus saya pada statistik paling sedikit adalah 70 :-). Pengetahuan tentang statistik adalah awal yang baik dari arena Money Management. Berikut 10 pelajaran Manajemen Uang, termasuk strategi, petunjuk tip, kode sumber, dll. Mereka disalin tanpa pandang bulu dari beberapa sumber dari Internet, dari Trading Software, dan Trading Literature. Pelajaran ini tidak akan secara otomatis membangun kekayaan, namun akan membawa banyak pengalaman dan pengetahuan, yang akan terbukti sangat berharga bagi Anda jika keduanya mengerti dan menerapkannya dengan benar. Ini akan mengarahkan jalannya kesuksesan Anda di pasar keuangan global. Saya harap Anda akan menemukan dan memilih sistem trading Anda yang sangat dicari. Jika Anda terlalu malas menggali jauh untuk menemukan dan memahami pelajaran ini, saya akan menyarankan untuk tidak melakukan trading atau jika Anda benar-benar tidak mau belajar apa-apa lagi, maka pelajari ini: Jadilah benar. Menyerah menjadi benar Dan empha SIZE pada posisi SIZEparing Backtesting dan live trading system execution: Setelah satu juta perdagangan Pedagang sistematis hampir selalu menggunakan backtesting untuk menilai kinerja algoritma trading masa lalu. Ini adalah alat yang sangat berharga karena memungkinkan kita untuk mendapatkan gagasan tentang bagaimana algoritma perdagangan akan dilakukan di masa lalu tanpa harus benar-benar menukar sistem dalam jangka waktu yang lama. Namun, keseluruhan kegunaan backtesting bergantung pada seberapa baik simulasi tersebut menghasilkan kinerja masa lalu dan oleh karena itu terbuka terhadap banyak jebakan yang muncul dari beberapa masalah praktis. Karena hal tersebut di atas sangat penting untuk melakukan perbandingan livebacktesting dimana periode live traded dibandingkan dengan backtest pada periode yang sama persis untuk melihat apakah hasil 8211 terlepas dari apakah mereka memiliki hubungan positif atau negatif 8211. Pada posting hari ini saya ingin membahas analisis konsistensi livebacktesting yang telah saya buat dengan menggunakan data dari lebih dari 1 juta live trading yang diambil dari lebih dari dua ribu sistem yang diciptakan Asirikuy. Ada beberapa cara di mana backtest bisa membuat masa lalu terlihat lebih baik daripada seperti apa sebenarnya. Dalam real trading biasanya ada likuiditas, timing dan spread concern yang pada umumnya sangat sulit untuk dipertimbangkan dalam backtesting. Dalam data likuiditas perdagangan Forex historis sangat sulit didapat, sementara selip hampir tidak mungkin dihitung karena kecepatan koneksi historis dan waktu respons tidak diketahui. Data Tick dapat meringankan kekhawatiran penyebaran 8211 sebagai data tick termasuk data bidask 8211 tapi ini broker spesifik dan jarang bisa didapat untuk broker tertentu selama lebih dari beberapa tahun. Jika simulasi dilakukan tanpa memperhatikan data di atas 8211 tanpa data likuiditas, dengan asumsi eksekusi sempurna dan dengan spread konstan 8211 maka penting untuk melihat apakah asumsi tersebut benar-benar menghasilkan kecocokan yang dapat diterima antara backtesting dan live trading. Jika salah satu dari asumsi tersebut menyebabkan masalah signifikan maka simulasi perlu dibuat lebih pesimis agar sesuai dengan kenaikan biaya ini. Berkat fakta bahwa kami memiliki ratusan pengguna yang memperdagangkan ribuan strategi perdagangan di akun mereka sendiri, kami dapat mengumpulkan database dengan jutaan perdagangan bersamaan dengan harga masuk dan keluar sebenarnya yang dapat kami bandingkan dengan backtests kami untuk melihat bagaimana Baik simulasi kami mewakili masa lalu. Pertama-tama kita bisa melihat apakah backtesting dan live trading logic kita memang identik dan kedua, kita dapat melihat apakah isu-isu di atas terkait dengan selip dan spread cost memang mempengaruhi trading kita secara signifikan negatif. Kami telah menganalisis total 76.813 sinyal yang telah dieksekusi di banyak akun perdagangan yang berbeda. Untuk setiap sinyal, kami menghitung rata-rata harga masuk dan keluar 8211 menggunakan data dari semua perdagangan yang diambil karena sinyal 8211 dan ini memungkinkan kami memperkirakan berapa banyak entri dan keluar yang menyimpang dengan cara yang menguntungkan atau tidak menguntungkan. Rata-rata deviasi total kami (deviasi terbuka ditambah deviasi dekat, menentukan favorability dengan mempertimbangkan arah perdagangan untuk setiap kasus) adalah -1,37 pips, yang berarti rata-rata setiap perdagangan mengeksekusi 1,37 pips kurang baik daripada yang diantisipasi oleh simulasi kami, ini dapat dibayangkan sebagai pembayaran Selain itu 1,37 pips per perdagangan dalam spread cost. Gambar pertama di posting ini menunjukkan hasil dengan pasangan. Di sini kita dapat benar-benar melihat bahwa untuk 4 dari 6 pasang, kami memiliki penyimpangan yang benar-benar menguntungkan (EURJPY 0,3, EURUSD 0,81, GBPUSD 2,05, USDJPY 1,17), yang berarti bahwa spread yang kami gunakan dalam simulasi kami mungkin merupakan estimasi yang baik untuk simbol dan penundaan ini. Dalam pelaksanaan yang kita dapatkan baik menguntungkan atau cukup rendah karena tidak menjadi masalah secara signifikan. Namun ada dua kasus dengan hasil negatif, yang pertama adalah USDCHF (-1,53) dan yang kedua adalah GBPJPY (-8,78). Dalam kasus pertama, penyimpangan tidak terlalu tinggi, namun pada saat kedua, hasilnya sangat negatif, mungkin sebagian besar alasan mengapa rata-rata utama per perdagangan kita negatif. Alasannya di atas adalah baik karena fakta bahwa GBPJPY jauh lebih tidak stabil sehingga pasangan lainnya dan karena kita menggunakan spread 5 pips untuk simbol ini yang 8211 seperti yang ditunjukkan oleh bukti di atas 8211 yang paling mungkin terlalu rendah. Meski 5 pips berada di atas rata-rata pasar Oanda yang tersebar untuk simbol ini maka tidak memberi cukup ruang untuk kerugian tambahan akibat selip dan pelebaran. Gambar kedua menunjukkan deviasi ketika dibagi oleh perdagangan dibuka pada jam yang berbeda. Jelas bahwa semua jam tidak sama dan bahkan untuk GBPJPY yang sangat negatif tampaknya ada beberapa jam ketika penyimpangan cenderung positif. Anda juga dapat melihat beberapa kasus di mana penyimpangan sangat positif 8211 misalnya perdagangan GBPUSD dibuka pada jam 8 8211 ini terutama terkait dengan fakta bahwa perdagangan yang dibuka pada jam ini telah menghadapi berita positif secara keseluruhan secara kebetulan dan berpotensi juga menghadapi beberapa hal penting Market moving events seperti Brexit atau kartu flash GBP secara positif. Namun, sepertinya tidak mungkin penyimpangan semacam itu akan bertahan dalam jangka waktu yang sangat lama, karena ini mungkin konsekuensi dari kejadian langka ini yang terjadi pada beberapa strategi daripada yang lain hanya dengan keberuntungan belaka. Saya berharap penyimpangan ini menjadi lebih rendah dan lebih rendah sebagai fungsi waktu, memberi kita kurva yang jauh lebih mulus setelah beberapa tahun melakukan perdagangan. Untuk alasan yang sama ini, kita perlu meluangkan lebih banyak waktu dan mengumpulkan lebih banyak data sebelum kita mempertimbangkan tindakan yang mungkin melibatkan penggunaan informasi ini secara langsung (seperti sistem pertambangan yang diperdagangkan pada jam ketika penyimpangan diharapkan menguntungkan). Hal di atas sudah menunjukkan bahwa biaya penyebaran simulasi mungkin perlu ditingkatkan secara signifikan untuk GBPJPY dan mungkin hanya cukup untuk USDCHF. Ini juga menunjukkan bahwa eksekusi kita bagus di seluruh papan 8211 pada kebanyakan simbol karena sebenarnya 8211 dan bahwa simbol likuiditas yang lebih tinggi menunjukkan penyimpangan yang lebih rendah daripada simbol likuiditas yang lebih rendah (tidak mengherankan karena kenaikan biaya ini sebagian besar terkait dengan penundaan pelaksanaan dan penyebaran pelebaran). Kami sekarang telah mengkodekan beberapa skrip untuk melakukan analisis di atas setiap minggu sehingga kami dapat terus memperbarui tab tentang bagaimana sistem kami dijalankan dan apakah simulasi kita sesuai dengan eksekusi tersebut atau tidak. Jika Anda ingin mempelajari lebih lanjut tentang komunitas kami dan bagaimana Anda juga bisa membuat strategi perdagangan algoritmik Anda, pertimbangkan untuk bergabung dengan Asirikuy. Sebuah situs yang berisi video pendidikan, sistem perdagangan, pengembangan dan pendekatan yang jujur, jujur ​​dan transparan terhadap perdagangan otomatis. Strategi yang mendasarinya adalah, bahwa, jika kita tidak dapat memprediksi secara akurat kinerja kita sendiri, dan karena kita tidak dapat mempengaruhi bagaimana pasar akan Berperilaku, setidaknya kita harus mengendalikan variabel-variabel yang sebenarnya kita kendalikan. Dan itulah resiko yang kita ambil saat trader masuk posisi. Sedikit, jika ada, memiliki kemampuan untuk melihat portofolio mereka secara keseluruhan dan bahkan lebih sedikit lagi yang bisa mengoptimalkan penggunaan modal. Pedagang dan investor harus beralih dari pandangan defensif atau reaktif terhadap risiko di mana mereka mengukur risiko untuk menghindari kerugian, terhadap sikap menyinggung atau proaktif dimana risiko dikelola secara aktif untuk penggunaan modal yang lebih efisien. Tidak ada seperangkat aturan indikator yang akan menghasilkan uang dalam perdagangan berjangka. Jadi lupakan fraktal, buaya, kura-kura. Gelombang, siklus, dll. Indikator terbaik dan semua indikator lainnya, termasuk Moving averages and Breakouts, akan dilakukan adalah membuat Anda terpecah dan paling buruk meniup akun Anda. KUNCI adalah dalam Risk and Money Management Anda. Dikombinasikan dengan manajemen risiko dan uang yang baik, saya bahkan bisa membalikkan pernyataan di atas: seperangkat aturan indikator akan menghasilkan uang di perdagangan berjangka. quot Pilih indikator CLEAR, TREND berikut ini. Salah satu yang berusia 8 tahun bisa memberi tahu Anda apakah itu panjang atau pendek. HANYA tren indikator berikut akan bekerja. Jika Anda harus berpikir lebih dari 1 detik apakah panjang atau pendek, itu tidak cukup jelas. Stick ke 1 indikator dalam 1 kerangka waktu. PERNAH membayar uang untuk sistem orang lain. Mereka TIDAK akan bekerja. ENTRY: Tentukan apakah Anda ingin menggunakan Reversals atau retracements. Saya merekomendasikan pembalikan. Manajemen RISIKO: Perdagangan hanya 1 kontrak pada satu waktu akan menyebabkan Anda GAGAL. Pastikan Anda dikapitalisasi dengan baik. Ini bukan permainan bagi mereka yang tidak. Satu-satunya cara untuk menang pada perdagangan berjangka adalah agar Anda lebih besar (memiliki posisi lebih) saat Anda benar dan kurang posisi saat Anda salah. INI ADALAH KUNCI UNTUK PERDAGANGAN. Mempertahankan jumlah kontrak yang sama untuk setiap perdagangan akan menyebabkan Anda mengalami GAGAL. Memvariasikan ukuran kontrak adalah hal PALING penting yang harus Anda lakukan, jika Anda ingin sukses. Membeli dan Menjual dengan menggunakan jumlah kontrak yang sama akan paling baik, tidak menyebabkan Anda di mana dan paling buruk, menghapus Anda dalam jangka panjang. Anda dapat memvariasikan posisi Anda dengan yang berikut: 1) Stagger out of trade ketika salah (Phantom of the Pits menunjukkan bahwa Anda harus membiarkan pasar membuktikan bahwa Anda benar dan bukan membiarkannya membuktikan bahwa Anda salah dengan memukul stop loss Anda). Pasar bertentangan dengan entri Anda (.). TAPI berpegang pada semua posisi Anda saat benar. 2) Pastikan tujuan profit anda lebih besar dari stop loss point anda. Manajemen UANG: Jangan pernah membiarkan pemenang menjadi pecundang. Sesuaikan pemberhentian Anda saat pasar bergerak dengan Anda. TREND: Gunakan indikator tren berikut saja. Saya sarankan Moving average 2 lines dan Break out. ----- Pilihlah kerangka waktu terpendek dengan indikator tren terpanjang. Prinsip Pengelolaan Uang: Walaupun manajemen risiko menangani terutama dengan memaksimalkan keuntungan dengan menggunakan ukuran kontrak, pengelolaan uang terutama berkaitan dengan meminimalkan kerugian dengan menggunakan pemberhentian, dan juga menunjukkan kepada Anda kapan harus mengambil keuntungan. Keduanya sangat erat saling terkait satu sama lain. Anda tidak bisa memiliki semua peraturan risiko tapi tidak ada peraturan pengelolaan uang, dan sebaliknya. Saya memberi Anda Aturan 1 yang mengatakan untuk menghentikan kerugian Anda yang terhenti, dan inilah satu prinsip yang sangat penting yang harus Anda pelajari dalam pengelolaan Uang: 80 Keuntungan Anda akan berasal dari 20 perdagangan Anda (Prinsip Pareto). Apa yang saya maksud dengan itu? Mari kita katakan bahwa kita memainkan permainan 5050. Jadi 50 dari perdagangan kita akan menjadi pecundang. Tidak ada cara untuk menghindarinya dan kami akan berusaha untuk mencegah kerugian tersebut dengan mengejutkan penghentian kami dengan beberapa kontrak. 50 lainnya TIDAK semua akan menjadi pemenang besar. Dari jumlah itu, kira-kira setengahnya adalah di mana Anda benar-benar menghasilkan uang Anda dan sisanya akan membayar kerugian Anda. Hal ini mirip dengan menjalankan bisnis. 80 dari klien Anda akan membayar biaya Anda untuk menjalankan bisnis dan 20 akan menjadi alasan Anda dalam bisnis. Mengapa Anda akan memiliki perdagangan di mana Anda benar pada awalnya tapi mereka akan kembali dan hanya menjadi pemenang kecil. Tidak apa-apa, Anda tidak akan pernah bisa memprediksi jalan keluar yang tepat untuk perdagangan, tapi Anda bisa melihat di mana masalahnya. Jika Anda tidak memanfaatkan 20 perdagangan di mana harga terus melaju ke arah Anda, Anda akan berakhir dengan menutupi kerugian Anda dan Anda tidak akan berhasil kemana-mana. Berikut adalah sebuah contoh: 50 perdagangan adalah pecundang langsung namun tetap kecil menggunakan stop 30 perdagangan adalah pemenang moderat 20 perdagangan adalah pemenang besar 50 kehilangan perdagangan x rata-rata 4 poin 200 poin 30 perdagangan menang x rata-rata 8 poin 240 poin 20 perdagangan menang x rata-rata Dari 20 poin 400 poin Hasil bersih: 440 poin Jadi jika kita tidak bertahan untuk 20 poin tersebut pada masing-masing perdagangan yang menang, kita mungkin akan impas saja setelah membayar komisi, dan kita pasti tidak akan melalui semua kesulitan ini untuk membuat Pialang kaya, benar Jadi sementara peraturan 1 ditangani dengan pemotongan kerugian, peraturan 2 akan menangani kapan harus Keluar. Dengan PROFIT Ini biasanya yang paling sulit dari aturan untuk dihitung. Masuk ke posisi dasar. Keluar dari kerugian, diharapkan. Tapi kapan anda mengambil keuntungan anda Untuk trader ini bisa sangat sulit. Anda telah memasuki posisi Anda, duduk di sana saat pasar berdetak maju mundur, dan akhirnya akhirnya menunjukkan keuntungan kecil. Kecenderungan alamiah adalah mengambilnya. Apakah Anda benar Tentu, kadang-kadang Anda akan sampai di puncak sebelum melakukan retraces, tapi ketika Anda terbiasa melakukan itu, Anda akan kehilangan para trender besar dan Anda akan mengutuk dan menginjak-injak dan tidak ada yang dapat Anda lakukan kecuali mendoakannya. Berhenti dan kau tahu apa itu wont dan Anda akan kehilangan semuanya. Benar-benar kisah sedih, tapi untungnya ada lebih banyak tren dari mana asalnya, jadi jangan khawatir. Baiklah, mari kembali ke contoh kita. Pasar berdetak, dan sekarang menunjukkan keuntungan kecil. Di sinilah ujian sebenarnya dari keberanian Anda akan dimainkan. Dimana semua pedagang lain akan mencoba menakut-nakuti Anda keluar dari posisi Anda, sehingga mereka bisa masuk. Maukah Anda tahu kapan Tidak, tentu saja tidak. Tidak ada yang tahu berapa lama posisi akan masuk ke satu arah. Di sinilah ukuran posisi kembali memainkan peran penting. Apa yang akan terjadi jika Anda masuk hanya dengan satu posisi Nah, saat Anda keluar, itu saja. Anda sekarang harus menunggu perdagangan lain. Dan jika Anda mencoba bertahan untuk perdagangan besar, Anda akan memiliki lebih banyak pecundang atau perdagangan impas. Dengan beberapa kontrak, Anda memiliki lebih banyak pilihan. Pertama, punya tujuan profit yang lebih besar dari stop loss point anda. Adalah penting bahwa itu lebih besar. Anda bisa melihat mengapa dalam contoh di atas. Di sinilah Anda akan keluar dari beberapa posisi Anda untuk mendapatkan keuntungan. Sekarang dengan penggunaan trailing stop, Anda akan duduk kembali dan mencoba untuk pergi menangkap langkah besar. Anda tidak akan pernah tahu kapan hal itu akan terjadi, tapi sangat penting bahwa Anda berada di sana saat itu terjadi. Jadi sebelum kita lanjutkan, di sini adalah Aturan 2. TINGGAL DENGAN SEMUA posisi Anda sampai mereka memenuhi tujuan keuntungan minimum. Keluar sebagian dari perdagangan Anda pada tujuan keuntungan minimum. Tahan sisanya menggunakan trailing stop untuk memanfaatkan trendter besar. Gunakan titik impas untuk tidak membiarkan pemenang menjadi pecundang. Pasar akan mencoba menakut-nakuti Anda keluar dari posisi Anda. DONT LET MEREKA. Ini adalah saat Anda benar dan Anda CANT AFFORD untuk tidak memanfaatkan hal ini. Jika Anda keluar lebih awal, bahkan jika Anda menghasilkan keuntungan kecil, IT IS A RUGI. Ketakutan dan keserakahan adalah perasaan yang dirasakan saat Anda tidak memiliki peraturan khusus. Ikuti peraturan Anda, dan satu-satunya cara untuk percaya diri adalah dengan mengujinya. Jadi, marilah kita memecah semua prinsip Pengelolaan Uang dari titik masuk: Anda telah memasuki perdagangan dengan 4 kontrak (panah hijau). Anda segera memasukkan stop loss order Anda (garis merah) DI pasar. Kami melakukan itu karena pasar akan pergi ke tujuannya, dengan atau tanpa Anda. Menjaga berhenti di kepala Anda tidak akan membantu Anda jika pasar mulai melaju melawan Anda. Kami telah mengikuti peraturan 1 dan terhuyung-huyung berhenti seperti yang bisa Anda lihat dengan garis merah, sekarang kami menunggu. Anda tidak bisa memenangkan semuanya. Pasar kembali dan mengambil istirahat Anda bahkan berhenti. Jika pasar sangat fluktuatif dan Anda benar-benar ingin kembali ke posisi ini maka bagus, masuk kembali. Saya merekomendasikan agar Anda menunggu entri berikutnya, namun Waktu untuk datang ke papa 2 perhentian yang tersisa sekarang menunjukkan beberapa keuntungan yang serius, dan kami akan menghentikan trailing kami (seperti yang terlihat biru) di sana untuk menangkapnya jika terjadi pembalikan pasar. . Tempat untuk menempatkan trailing stop Berikut adalah beberapa gagasan: Yang pertama harus diletakkan tepat di atas tujuan keuntungan 1 Anda. Kemudian pasar bisa sedikit membalikkan. Jika terus menguntungkan Anda, letakkan berhenti di bawah retracement itu. Setiap retracement yang berlaku adalah tempat yang baik. Sekarang jika berdasarkan penelitian Anda, Anda telah melihat bahwa pergerakan besar seperti ini biasanya merupakan tanda centang, dan sekarang kami telah membuat langkah ukuran itu, tidak ada salahnya mengambil keuntungan di sini, sebelum pasar retrace. Sebenarnya saya akan merekomendasikannya, tapi jangan sampai menjatuhkan senapan ke arah manapun. Anda juga dapat menghapus 1 kontrak lagi di sini dan tahan yang terakhir di trailing stop atau tunggu tutupnya. Ada banyak kemungkinan dan tidak ada cara quotperfectquot. Tujuan utamanya adalah jika hal itu berjalan sesuai keinginan Anda, lakukan semua yang Anda bisa untuk menjadi bagian dari tindakan tersebut. Banyak pengelola sistem perdagangan uang sukses yang melakukan perdagangan yang sama tanpa mencoba mengukur lingkungan pasar. Ukuran perdagangan ditentukan oleh parameter pengelolaan uang yang lagi merupakan peraturan yang sistemik. Mereka tidak berubah dari perdagangan ke perdagangan. Seseorang juga bisa membuat peraturan untuk bereaksi berbeda terhadap lingkungan pasar yang berbeda. Itu akan menjadi bagian dari sistem. Sistem atau perdagangan mekanis tidak terbatas pada apapun kecuali seperangkat peraturan yang mengatur setiap keputusan perdagangan. Aturan ini diputuskan sebelumnya. Contoh ini juga mengasumsikan bahwa seseorang memiliki sistem yang menyediakan keunggulan pasar. Ini juga mengasumsikan bahwa trader memiliki kemampuan untuk mengikuti sistem dengan benar. Keduanya merupakan asumsi besar. Sebuah sistem akan memenangkan perdagangan dan kehilangan perdagangan, namun perdagangan yang menang baik dari jumlah maupun ukurannya, akan membuat kerugian dan mendapatkan keuntungan. Dari skenario ini trader HARUS menukar dengan cara yang sama untuk setiap tradeenvironment. Heshe memiliki keunggulan. Jika tepi digunakan dengan cara yang sama setiap waktu di atas set yang cukup besar, keuntungan akan dibuat. Pedagang bertindak sebagai RUMAH di sebuah kasino. Ujung bekerja untuknya. Anda menerapkan tepi dengan cara yang sama berulang-ulang. Meskipun Anda tahu tindakan pasar tertentu akan menghasilkan kerugian perdagangan, Anda juga tahu bahwa perdagangan yang menang akan mengatasinya. Anda TIDAK ingin penghakiman Anda menghalangi. Jika seseorang membayar Anda 7-5 setiap kali Anda menebak dengan tepat, tapi hanya 4-5 setiap kali Anda menebak dengan tepat, Anda tidak akan duduk membalik atau melempar beberapa ekor tebakan. Anda akan duduk dan menebak kepala sampai Anda memiliki semua uang yang Anda inginkan. JIKA Anda bisa menentukan lingkungan pasar dengan benar, maka Anda harus mengerjakannya di sistem Anda. Sebagian besar sistem yang baik memiliki kurang dari tiga parameter, filter, dll. Sangat sederhana sehingga menambah ketahanannya. - emosi dapat dikelola tapi tidak terkontrol - lihat setiap perdagangan hanya satu dari serangkaian probabilitas - tahu mengapa Anda melakukan perdagangan dan apa yang harus terjadi agar Anda tetap berada di dalamnya (.). Jika gagal terjadi - keluar bahkan jika pemberhentian Anda belum dipicu. - Anda tidak bisa memilikinya tanpa yang lain. Ini bukan sistemnya (dan saya membenci kata itu dalam hal trading) yang membuat trader, trader inilah yang membuat sistem. - Penting: kemampuan untuk berdagang TANPA BIAS atau OPINI mengenai arah pasar (NO EGO), dan menyadari bahwa tidak ada yang namanya overboughtoversold, dan tidak ada harga yang terlalu tinggi untuk dibeli atau terlalu rendah untuk dijual. Anda juga perlu belajar menyukai kerugian Anda karena mereka hanya membuat Anda selangkah lebih dekat ke Perdagangan yang menang dan tidak lebih dari biaya melakukan bisnis. - Saya melakukan perdagangan yang sama setiap hari, tapi bagaimana saya mengelola setiap perdagangan bergantung pada pembacaan lingkungan saya (kebijaksanaan). Anda tidak bisa menukar ukuran yang sama persis dan keluar dengan cara yang sama untuk setiap lingkungan perdagangan. Sebagai contoh, pasar tren membutuhkan pendekatan yang berbeda dari pasar yang terikat batas. Pada akhirnya, bermuara pada kemampuan Anda untuk membaca PRICE action dan menerapkan rencana permainan Anda pada kondisi saat ini - DAN MAKA LAGI. Dan semua pedagang 1 lot Anda di luar sana lebih baik memikirkan kembali pendekatan Anda karena perdagangan 1-lot adalah permainan bodoh (.). Anda jauh lebih baik trading 3 ESNQ daripada trading 1 SPND. Saya membuat tantangan yang sama dengan pedagang 1 lot yang mentor saya berikan kepada saya saat saya menjadi pedagang 1 lot - perdagangan III 3 NQES ke 1 NDSP Anda dan lihatlah siapa yang menang. Aku menangkapnya dan dia membersihkan jam kerja saya. Saya belum pernah trading 1-lot sejak dan tidak akan pernah lagi. Perdagangan adalah tentang manajemen - diri Anda, uang Anda, sikap dan posisi Anda. Ini bukan tentang prediksi, prakiraan atau PENDAPAT. Anda tidak bisa belajar menyetir mobil tanpa berada di belakang kemudi - dan Anda tidak bisa belajar berdagang hanya dengan membaca buku, menghadiri kelas atau membeli sebuah sistem. Bob Heisler bheislerswbell rjhtrading Sistem perdagangan hanya baik jika komputer secara otomatis memasuki perintah, berhenti dan keluar. Jika tidak, jika individu memutuskan untuk tidak melakukan perdagangan maka sistemnya cacat. Saya hanya tahu satu orang yang dibentuk seperti ini. Dia menggunakan sistem break out dan menghasilkan sekitar 37 win trades. Gambaran keuntungannya adalah tentang pengembalian 22 tahunan. Saya tidak melihat lembarannya atau melihat nomornya. Tapi komputer memang dimasukkan ke dalam semua perdagangan. Setiap sistem di mana pedagang individu menempatkan dalam urutan diskresioner ke tingkat tertentu. Pihak yang mengatakan bahwa dia benar-benar trading sistem dapat menggunakan sistem sebagai penangkal kesalahan akibat kehilangan perdagangan. Sistem yang saya gunakan adalah 80 mekanik dan 20 discretionary. Jika saya kehilangan itu adalah kesalahan saya, sistem memiliki faktor kehilangan 20, tapi saya harus melihatnya sebagai kesalahan saya. Saya tidak menyalahkan diri sendiri karena kalah, saya katakan bahwa kehilangan adalah bagian dari sistem. Saya mengembangkan sistem, oleh karena itu kalah adalah milik saya. Jika saya melakukan semua yang dikatakan sistem, dan mengambil setiap perdagangan yang diberikan sistem kepada saya, maka saya dapat menyalahkan sistem ini jika persentase pemenang saya menjadi pecundang berubah. Jika keuntungan saya per perdagangan turun, atau jika grafik keuntungan saya turun dan turun, saya mencari masalah, bukan di sistem, tapi di dalam diri saya. Jika Anda melakukan apa yang dikatakan sistem dan Anda kehilangan uang, itu masih merupakan perdagangan yang bagus. Itu bagus hanya karena Anda memiliki disiplin untuk mengikuti sistem. Apakah Anda repot-repot untuk menganalisis perdagangan setelah dekat untuk melihat mengapa perdagangan hilang Apakah ada sesuatu yang Anda tidak melihat Apakah itu sesuatu yang Anda terlalu melihat Dengan saya, saya biasanya menemukan bahwa saya malas dan tidak melakukan pekerjaan rumah saya. Saya berasumsi bahwa karena saya berhasil membuktikan bahwa saya adalah bukti peluru. Tidak begitu. Tidak ada bukti peluru. Self, ego, dan kebutuhan psikologis untuk menjadi benar adalah mimpi buruk trader terbaik. Masalah lainnya adalah sistem kepercayaan. Dengan mempertimbangkan semua hal, saya masih percaya bahwa otak manusia adalah komputer terbaik yang pernah dikembangkan. Hal yang orang lupa adalah bahwa otak melihat dalam gambar dan tidak dalam jumlah. Hal pertama yang ingin diketahui kebanyakan trader adalah apakah saya masuk dan berapa banyak yang akan saya hasilkan. Ini overbought atau oversold. Volume naik atau volume menurun. Mereka mulai melihat angka dan mencari tahu. Mereka mulai kembali menguji, mereka mulai menggunakan indikator yang mereka tidak mengerti. Mereka melihat masa lalu ketimbang masa depan. Salah, lihat gambarnya dan ini akan menceritakan keseluruhan ceritanya. Seperti peta jalan. Pedagang yang baik bisa menggunakan hampir semua sistem, astro, volume, eliot, Gann, bahkan beberapa barang Larry Williams dan mencari nafkah. Dia melakukannya karena di luar sistem dia melihat grafik dan gambar itu adalah apa yang memicu keputusan terakhirnya. Seperti segala sesuatu dalam hidup, Anda harus memvisualisasikan apa yang ingin Anda capai sebelum Anda bisa sampai di sana. Trading adalah bisnis. Anda membutuhkan sebuah rencana untuk sehari-hari yang akan mengurus kontinjensi yang mungkin timbul. Dengan perencanaan yang tepat hanya ada sedikit kejutan. Anda tidak akan menjadi kaya sepanjang malam, tapi Anda akan bisa sampai di sana. Banyak yang telah melakukannya. Ira. Belajarlah untuk memperdagangkan keunggulan pasar, dengan mengikuti aksi harga. Selain itu, ini berarti hanya menggunakan pasar yang sangat likuid dengan rentang harian dan pergerakan yang konsisten dengan kemampuan mereka untuk menahan penarikan yang mungkin dilakukan oleh akun mereka. Tidak mudah Sekarang, orang pintar dengan program komputer yang canggih dan semua faktor lain yang diperlukan untuk menukar sistem, dengan segala implikasinya, harus memiliki rekening bank atau uang orang lain dengan ukuran yang cukup untuk diperdagangkan. Sebagian besar di daftar ini adalah pedagang individu yang tidak memiliki uang atau sistem. Jika mereka tidak bisa berdagang dengan kebijaksanaan, mereka tidak bisa melakukan perdagangan sama sekali. Oleh karena itu, berikut cara yang efektif untuk perdagangan hari adalah untuk si kecil dan sistem, indikator dkk, adalah untuk mereka yang, haruskah kita katakan, hidup untuk bermain, daripada bermain untuk hidup. Bill Eykyn t-bondtrader - strategi pengelolaan uang yang paling sesuai dengan profil risiko Anda Secara umum, kurva ekuitas Anda yang lebih stabil, semakin agresif Anda dalam strategi pengelolaan uang Anda. Seharusnya tidak mengherankan bagi mereka yang telah mempelajari Optimal f, bahwa itu bisa agresif dalam ukuran posisinya. Oleh karena itu, untuk menerapkan strategi ini dengan benar, sebaiknya diterapkan pada sistem dengan hasil perdagangan yang sangat stabil. Sistem dengan Rasio Sharp di atas 2, Return Retracement Rasio di atas 8 dan K-ratio di atas 2,5, akan (secara umum) memenuhi kondisi trading stabil kita. Sekarang dalam perdagangan dunia nyata sangat jarang sistem akan menghasilkan hasil ini. Untuk membantu memusatkan perhatian pada strategi pengelolaan uang yang tepat yang sesuai dengan kebanyakan sistem perdagangan, pertimbangkan strategi yang paling tidak agresif sebelum beralih ke strategi yang paling agresif. Secara umum dimulai dengan Strategi Fraksi Tetap dan Aman sebelum beralih ke strategi pelarut dan Strategi Pengambilan Strategi Optimal f agresif. Ini akan menghemat banyak waktu dan usaha saat menguji beberapa strategi pengelolaan uang yang lebih populer. Metafora Trading: Perdagangan ibarat mengemudi. Ke mana Anda ingin pergi dll. Bagaimanapun, seberapa banyak Anda ingin membuat metafora, tergantung pada saya. Seberapa cepat saya ingin pergi Nah, berapa banyak risiko yang ingin saya ambil, mis. Tiket, kecelakaan, dll atau dalam trading, seberapa cepat saya ingin mencapai tujuan saya. Berapa banyak pakai di mobil saya (saya dan semua orang di sekitar saya) yang ingin saya incurr bisa memakai jeda saya dan ban dengan memulai dan berhenti di setiap lampu stop - yaitu memasuki pasar dengan memilih terlalu kencang berhenti atau keluar. Bagaimana jika saya tidak pernah sampai ke mana saya pergi Apakah saya telah menyiapkan peta jalan (trading plan) dengan titik cek. Ide risiko rendah adalah ide dengan harapan positif yang diperdagangkan sedemikian rupa sehingga memungkinkan kondisi terburuk dalam jangka pendek sehingga Anda dapat mencapai harapan jangka panjang. T: Model Risiko Persentase (menggunakan misalnya modal dari Anda untuk ukuran posisi): jika sebuah perdagangan bergerak sesuai keinginan Anda, Anda menambahkan kontrak tambahan di pasar yang berbeda atau sama A: Anda mungkin hanya memutuskan untuk tetap memiliki risiko konstan. Dalam hal ini, Anda menyesuaikan stop Anda sesuai dengan sistem Anda dan melepaskan (mengurangi) kontrak saat risiko naik di atas tingkat yang ingin Anda pertahankan. T: Mana yang quotbetterquot secara matematis, kemungkinan 20 untuk memenangkan satu dolar atau 10 peluang untuk menang dua Dalam setiap kasus, harapannya adalah 20 sen tetapi keduanya jelas tidak sama. - Mengapa mereka tidak sama A: Pertanyaan termasuk latar belakang penuh: Dalam sebuah wawancara di Saham amp Komoditi Anda menggambarkan permainan ukuran posisi sederhana (60 menang, 40 kerugian dan harapan 1.2). Harapannya adalah 0,61 - 0,41 0,2 atau 20 sen per dolar yang dipertaruhkan. Saya langsung mulai mencoba untuk mendapatkan ukuran taruhan yang optimal. Dalam konsultasi dengan rekan-rekan saya, kami memecahkan masalah ini sedikit, mendapatkan beberapa tujuan antara dan berhasil lolos dengan beberapa hasil: 1. Masalah pertama adalah menentukan kuotoptimalquot. Kami memutuskan bahwa optimal berarti rasio reward reward quothighest. Yah quotrewardquot sudah jelas tapi. 2. Jadi masalah kedua adalah quotdefine riskquot. Apakah Anda mendefinisikan risiko sebagai probabilitas bahwa suatu hasil tertentu akan terjadi atau apakah Anda mendefinisikan risiko sebagai varians dari kemungkinan hasil alias standar deviasi atau apakah Anda menggunakan sesuatu yang berbeda lagi Kami menemukan masalah ini sulit dilakukan dan memutuskan untuk mendekati dari sudut yang berbeda. 3. Harus ada beberapa jenis fungsi yang akan menentukan nilai optimal - tapi apa variabel independennya? Kami berasumsi bahwa sistem harus bekerja terlepas dari berapa banyak uang yang terlibat sehingga betsize tidak dapat diperbaiki, itu pasti semacam Dari persentase. Kedua, tidak hanya didasarkan pada harapan sistem yang mendasarinya. Pertimbangkan dua pertandingan berikut ini: Pertandingan dengan peluang 50 kemenangan 3: 1 dan peluang turunnya 1: 1 memiliki harapan 0,54 0.50 2 Tidak, ekspektasi adalah 0,53 - 0,51 1,50 atau 1,50 per dolar yang dipertaruhkan. Sebuah permainan dengan 100 peluang menang 1: 1 dan 0 kemungkinan kerugian memiliki harapan 12 2 Tidak, harapannya adalah 1,01-0,0 harapan sama tapi sangat berbeda betulitinya. Dalam masing-masing kasus, kriteria Kelly mendefinisikan ukuran taruhan yang optimal - (hanya untuk pengembalian maksimum saja). Kami kembali menjadi bingung, tapi setidaknya sekarang kami bisa dengan jelas mengemukakan masalah inti: Yang kuotot secara matematis, 20 kemungkinan memenangkan satu dolar atau 10 peluang untuk menang dua Dalam setiap kasus, harapannya adalah 20 sen tetapi mereka jelas tidak sama. Bagaimana Anda mendefinisikan quotbetterquot Di sini, faktor kesempatan Anda akan membuat perbedaan utamanya. Jika Anda hanya memiliki satu kesempatan, Id menginginkan 20 kesempatan. Jika Anda memiliki kesempatan tak terbatas dan tidak ada biaya untuk bermain, itu tidak akan ada bedanya kecuali Anda menyukai lebih banyak penghargaan jika Anda masih menginginkan 20 kesempatan itu. Saat ini kami sedang menyempurnakan beberapa perangkat lunak yang akan menjawab pertanyaan tentang ukuran taruhan yang optimal untuk Anda dan membantu Anda menentukan sarana optimal bagi Anda. Ini akan disertakan dengan laporan pengelolaan uang baru yang akan kami tawarkan segera. T: Misalkan Anda memiliki 10.000 akun dan ingin melakukan perdagangan dengan menggunakan volatilitas. Dengan menggunakan contoh yang mirip dengan buku Vans, katakan Anda ingin membeli 50 saham dengan ATR 4. Anda memilih untuk menghentikan volatilitas 3x dan Anda akan mengambil risiko 2 atau 200.00. Jika saya memahami logika Anda, ini berarti Anda hanya bisa membeli 20012 atau 16 saham dan tetap berada di dalam pedoman. Sekarang inilah pertanyaan sebenarnya saya. Jika Anda menetapkan stop pada volatilitas 3x, namun temukan secara statistik bahwa Van benar, dan rata-rata Anda berhenti pada volatilitas 1.5x, maka bisakah Anda meningkatkan risiko Anda menjadi 4 dan mencapai hasil yang sama. Entah bagaimana ini tampaknya setara secara matematis, tapi secara logis saya pikir keseluruhan risikonya meningkat. J: Volatilitas tidak ada hubungannya dengan pemberhentian. Jika ATR adalah 4 dan alokasi 2 Anda adalah 200, maka Anda akan membeli 50 saham. Jika Anda menggunakan 2 alokasi risiko (yaitu 200), dan pemberhentian Anda adalah perhentian tiga kali volatilitas, maka Anda akan membeli 16 saham. Risiko dan volatilitasnya tidak sama dengan alokasi posisi. Karena begitulah, logika Anda salah. Anda mungkin hanya menggunakan alokasi volatilitas saat Anda menggunakan pemberhentian yang sangat ketat seperti dolar. Dalam hal ini, Anda akan memiliki 200 saham, jadi 2 volatilitas alokasi 50 lebih aman. Singkatnya, ukuran posisi volatilitas benar-benar independen dari stop Anda. Anda menghentikan Anda berhenti sama sekali, Anda hanya mengukur posisi Anda berdasarkan volatilitas. Jika Anda menggunakan data saham, maka saya tidak akan merekomendasikan stop volatilitas. Id mengikuti rata-rata pergerakan 45 hari. Anda telah menyatakan bahwa rencana pengelolaan uang yang baik harus melibatkan risiko persentase total ekuitas dan bahwa volatilitas juga harus menjadi persentase dari ekuitas total. Bagaimana seseorang mengukur volatilitas sehingga persentase dari ekuitas total Jawab: Anda akan mengukur volatilitas menurut rata-rata pergerakan eksponensial 10 hari dari ATR. Katakanlah thats 3.00 Jadi, untuk 100 lembar saham itu adalah 300. Jika Anda memiliki 100.000 dan ingin menukar satu algoritma volatilitas, Anda bisa mengekspos 1000 pada volatilitas. Karena volatilitasnya 300 per seratus saham, Anda bisa memiliki 333 saham. --------- 80 - 90 pedagang kalah - 10-20 adalah pemenang yang konsisten. -------------------------------------------------------------------------- -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Van Tharp: 3 algoritma MM (Minimum akan diambil): 1) 1 dari modal inti: a) (modal inti - Total outstanding risk) 0,01 xb) x nilai stop awal Tidak Kontrak I 2) risiko baru terbatas (risiko total 0, nilai awal pemberhentian awal Kontrak II 3) volatilitas yang sedang berlangsung (MA 10 hari ATR): maks 2 ekuitas ---------- Perhentian awal saya Kadang-kadang saya tutup sangat dekat tapi secara statistik bekerja dan saya selalu membatasi kerugian saya ke jumlah yang sangat kecil saat saya salah. Pemberhentian awal saya diletakkan 1 tick di bawah hari-hari sebelumnya rendah. Seiring bertambahnya persediaan, saya memindahkan stop saya untuk terus melindungi keuntungan saya. Saya akan melonggarkan stop saya beberapa saat saham bergerak agar tidak terhenti oleh fluktuasi umum, tapi biasanya saya berhenti di 10 - 15 di mana stoknya ditutup. ---------- Gunakan harapan tahu apa artinya salah sepuluh kali berturut-turut dalam sistem yang baik. Program Perdagangan Perangkat lunak ini sulit karena kebanyakan vendor memenuhi model prediksi pasar dan mereka memberi orang apa yang mereka inginkan. Market Wizard System - menghadirkan kandidat Mark Johnson mjohnsonnetcom17com 19970421 misc. invest. futures Heres hasil tes saya dari System Wizard System. Ini menguntungkan, rata-rata tingkat pertumbuhan majemuk 65 per tahun selama dua belas tahun (keuntungan bersih 420X dalam 12 tahun). Ini diperdagangkan saham awal 100K dan menjalankan ekuitas hingga 42 juta setelah dua belas tahun. Sistem ini ditemukan di halaman 60 buku LeBeau and Lucass, ComputerAnalysisoftheFuturesMarket. Sayangnya itu berarti sistem tersebut tidak bisa diterima Andrew St John Goodwin, pencetus thread berita ini. Ah well, dia pasti sudah mengumpulkan sistem yang lebih baik. Namun, yang satu ini mungkin berguna untuk quotdiversication di sejumlah sistem yang berbeda, quot yang merupakan prinsip Market Wizard. Beberapa rincian tentang tes saya: Saya menggunakan komisi 50 per kontrak per round trip Saya menggunakan selip 4 ticks per kontrak per round trip (misalnya di Deutschemark, 1 tick 12.50 sehingga komisi di DM adalah 100.00contract) Saya diuji dari 01 Januari 1985 sampai 18 April 1997 (Jumat lalu) saya menguji sistem di 25 pasar yang saya lakukan sendiri untuk diperdagangkan di akun uang riil saya sendiri. Ini adalah pasar dimana saya selalu memiliki file data terkini yang siap untuk di uji: BP C CD CL CT DM DX ED FY HG HO HU JO JY KC LB MB MP NG SB SF TB TU AS Saya menggunakan Market Wizard aturan manajemen kuota: selalu mengambil risiko persis 2,6 dari total ekuitas (terbuka tertutup) pada setiap perdagangan. Saya menggunakan paket perangkat lunak quotTrading Recipesquot oleh RW Systems untuk melakukan tes yang saya gunakan untuk memulai tes sejarah di 100K. Anda mungkin membantah apakah ini terlalu banyak (atau terlalu sedikit) untuk memulai perdagangan seketika 25 pasar berjangka. Tapi itulah yang saya lakukan. File: LEBEAU. GO Tanggal: 21 Apr 97 Kehilangan Muka Bersih 42.053.156 Modal yang Diperlukan 36.143 Persen Menang 41.6 Tanggal Kebutuhan 850404 Perdagangan, Tradisi Ditolak 1427 0 Menang 594 153.3M Total Slpg Commssn 24,733,183 Kerugian 833 111.2M Modal Awal 100.000 Menang Panjang 346 94,867,737 Margin Calls, Max 0 0 Long Losses 427 52,638,274 Max Items Held 13,617 970404 Short Wins 248 58,478,932 Days Winning, Losing 1630 1424 Short Losses 406 58,655,237 Expectation, Kelly 22.1 11.4 Max Consecutive Wins 8 15,950 Comp. Anul. ROI, ROI 65.0 42053.2 Max Consecutive Losses 14 9,202,127 Largest Winning Trade 5,325,899 Start Date, End Date 850326 970418 Largest Losing Trade 1,183,200 Total Items Traded 217623 Average Winning Trade 258,159 MAR Ratio 1.38 Average Losing Trade 133,606 New Highs, Percent 269 8.8 Avg Win to Avg Loss 1.93 Max Drawdown by , 46.95 15.76M on 891101 on 960304 Longest Drawdown 1.39 years 950707 to 961125 Heres the quotequity curvequot. For brevity Ive only included 6 equity readings per year this keeps the message length manageably small. Theres nothing sinister here Im just quotsaving bandwidthquot as the Usenet expression goes. 850201 100000.00 850401 97830.15 850603 114061.95 850801 128820.94 851001 138293.08 851202 169813.23 860203 216806.97 860401 288582.59 860602 285737.25 860801 254516.64 861001 230563.89 861201 243111.95 870202 327757.22 870401 328005.34 870601 416479.59 870701 400805.09 870803 471144.72 871001 498039.31 871201 678973.75 880201 755799.69 880401 714359.19 880601 688729.88 880801 1067212.50 881003 1039365.00 881201 1201548.50 890201 1363686.00 890403 1484712.38 890601 1684390.50 890801 1887812.75 891002 1256556.75 891201 1103038.00 900201 1820179.38 900402 1966021.63 900601 1868241.38 900801 2269144.75 901001 3050966.25 901203 3390288.25 910201 2887254.25 910401 2751789.75 910603 2450820.50 910801 2247085.50 911001 3246755.00 911202 4257608.50 920203 6582033.00 920401 5058539.50 920601 5094387.50 920803 8523964.00 921001 10232035.00 921201 8946255.00 930201 8634425.00 930401 10871372.00 930601 10686823.00 930802 11951045.00 931001 11933584.00 931201 10493555.00 940201 10365359.00 940401 1 1514206.00 940601 12596234.00 940801 17350238.00 941003 14743892.00 941201 17446028.00 950201 15582884.00 950403 24957432.00 950601 30482370.00 950801 28926444.00 951002 23099142.00 951201 25886892.00 960201 27243478.00 960401 27255586.00 960603 31130510.00 960801 29642532.00 961001 27338004.00 961202 37941076.00 970203 36292488.00 970401 43538832.00 970418 42153156.00 In article ubchi2aol (UBCHI2) writes: I am a professional hedge fund trader looking for some new technical systems. If you know the rules of a Wizard system, email a description and statistical summary of results. If it checks out, I will make you a cash offer on it. If you need privacy, just leave a phone number or email for mine. Publicly available systems not acceptable. --Please no day of week, volatility expansion, channel breakout, oscillator, bar chart pattern or other common methodologies. Only a totally mechanical method will be purchased. Andrew St. John Goodwin Re: Turtle Trading Seminars Mark Johnson mjohnsonnetcom17com 19950809 misc. invest. futures In article kskaggspinn (Ken Skaggs) writes: I just received a direct mail peice telling me that for 2500 I can learn from one of the Turtles, Russell Sands. With all the usual caveats, like why is a successful Tutle going public, does anyone know anything about this seminar Subject: Simulation of the Turtle system (Re: Whats the best system) Date: Fri, 14 Apr 1995 18:12:14 GMT Heres a copy of an email I placed on the omega mailing list in November 1994. Despite Dave Chamnesss provocative subject line quotWhats the best systemquot, I dont mean to state, imply, or suggest that the Turtle system is in any way quotbestquot. Its a system, a long term trend following system. Itu saja. A while back I used Omega Researchs System Writer Plus (abbreviated SWP) to analyze the Turtle System as propounded and sold by Russell Sands, one of the original quotTurtlesquot trained by R. Dennis and W. Eckhardt. See the book MarketWizards by Schwager for more of the Turtle story if youre interested in the history. Anyway, because of limitations in the System Writer Plus software, I deviated from Russells teaching in two ways that might be important. 1. Russell adds more contracts onto trades that show a profit, under control of a table of what-to-do contingency instructions created by Richard Dennis. (Adding more contracts onto existing positions is called quotpyramidingquot.) SWP doesnt do pyramiding, so I left it out. In Russells terms, I always traded quotsingle, 1N unitsquot. 2. Russell provides a specific formula for determining how many contracts to trade (one aspect of quotmoney managementquot) which is a function of the equity level in your account on the day you initiate the trade. I didnt do that. I made constant-size bets throughout the year, and I only adjusted my betsize once per year, on December 31, based on the equity in the account on that day. I found it a whole lot easier to program SWP this way its difficult to continuously compute the total equity in an account thats trading multiple commodities simultaneously. Difficult in SWP, that is. With those two deviations, I programmed up the Turtle System in SWP. I used system parameters found on the diskette that Russell provides (Initiation parameter 40, Liquidation parameter 15). I ran a SWP historical simulation of ten years of trading, from 33184 to 33194. (I was using Omegas quot20 yearquot historical data package, which stops at 33194. They promise an update Real Soon Now :-) I charged myself an outrageously high 125 per round trip trade, PER CONTRACT, for commission and slippage. Even at full commission brokerage houses, commission per contract drops quite low when you trade more than one contract at a time. Still, I felt that if the system could show a profit under these difficult testing conditions, it would be a very good sign. I ran the simulation on eight commodity markets. Russells data indicates the Turtle System is weak in the grains and the meats, so I left them out. The markets I used were Crude Oil Japanese Yen Coffee (Note that the monster coffee Deutsche Mark trend of 1994 took place AFTER Orange Juice 33194 and so was not included Swiss Franc in the simulated trading) 30 Year T Bonds British Pound I staked myself to 100 grand and started the historical simulation of trading. What were the results Heres the yearly equity statement: DATE TOTAL EQUITY OPEN TRADES CLOSED TRADES 033184 100000.00 0.00 100000.00 123184 151390.00 25990.00 125400.00 123185 414672.50 200176.25 214496.25 123186 542322.50 143495.00 450117.50 123187 1320185.00 422156.25 898028.75 123088 1882528.75 202292.50 1680236.25 122989 2608198.75 646685.00 1961513.75 123190 5127685.00 -35650.00 5163335.00 123191 8101231.25 2370407.50 5730823.75 123192 10941421.25 166010.00 10775411.25 123193 14214740.00 1428970.00 12785770.00 033194 12901833.75 0.00 12901833.75 The worst drawdown period in percentage terms was December 1990 through August 1991, when total equity dropped from 5,712,182.50 to 3,953,901.25. (A decline of 31). There was also a decline of 24 from July 1993 to February 1994. In the ten year period I simulated, the system made a total of 500 trades. (6 trades per year in each market). The winning percentage was 40: 198 winning trades, 302 losing. Overall, I was pretty pleased with the results. In what is probably a futile attempt, I will try to answer the two most commonly asked questions here, in the naive hope it may reduce the number of repeated repliesfollowups: Q1. Tell me the trading rules of the Turtle system. A1. Buy them from the vendor. He advertises in Futures magazine and Technical Analysis of Stocks and Commodities magazine. Q2. Why didnt you compute Statistic X If you had a brain you would know that Statistic X is vitally crucial for a proper scientific evaluation of a trading system. Your failure to include Statistic X means either that youre hiding something, or youre a nitwit, or both. A2. I typed in what System Writer Plus prints out theres no intent to deceive or mislead. Ill be glad to email you the sequence of trades and the equity stream from the SWP simulation so that YOU can compute Statistic X. Best regards, Mark Johnson HERE IS: Source code for Option Pricing, binomial model Mark Johnson mjohnsonnetcom17com 19950520 misc. invest. technical, misc. invest. futures Heres the Binomial model, used to compute options prices for both American and European style expirations. You can test and cross-check the answers by comparing the programs prices for European options, with a Black-Scholes subroutine. You get what you pay for. You paid zero for this code. Pikirkan tentang itu. void optionval(x, k, r, v, dx, days, n, european, cval, pval, cd, pd) double x current index price double k option strike price double r annual T-bill interest rate NOTE: r 0, not .4fnquot, x) if(k 0, not .4fnquot, k) if((r 0.25)) fprintf(stderr, quotsuspicious interest rate .4fnquot, r) if((v 0.5)) fprintf(stderr, quotsuspicious volatility .4fnquot, v) if((dx 0.3)) fprintf(stderr, quotsuspicious fractional dividend .4fnquot, dx) if(days 0, not 4dnquot, days) if((n 195)) fprintf(stderr, quotsuspicious number of iterations 4dnquot, n) doubln (double) n nd (double) days time nd 365.00 tn time doubln divt 1.0 - (dx time) div 1.0 pow(divt, (1.0doubln)) v0 v sqrt(tn) r0 1.0 (tn log(1.0 r)) u exp( (r0 - 1.0) v0 ) d exp( (r0 - 1.0) - v0 ) du d u ur 1.0 u a (r0 - d) (u - d) q1 a r0 q2 (1.0 - a) r0 set expiration values for index, call, and put sn x pow(u, doubln) divt for(in i0 i--) a si - k ci 0.0 if(ci 0) si-1 si du initia lize values for present value of dividend y dx time t0 0.0 rkm 1.0 pdm 1.0 do n iterations of the model while(n 1) if((dx 0.0) (european 1)) goto doiteration adjust for dividend payment for(i0 i back to top