Análise estatística forex

FOREX ROBOTS.

FOREX ROBÔS E ESTRATÉGIAS DE NEGOCIAÇÃO.

DEVE LER & # 8211; Como as estatísticas podem ajudar na negociação.

A estatística é um corpo matemático que pertence à coleta, classificação, apresentação, interpretação e análise de dados. Soa familiar? Ele deve, porque isso é sobre o mercado Forex. Estatisticas. O mercado Forex é globalmente imprevisível, mas, no entanto, previsível sob certas condições. O que é verdadeiro para a imagem de longo prazo pode não ser verdade para curto prazo e, geralmente, é assim que são as coisas. A estatística é uma disciplina que nos dá uma vantagem importante ao negociar Forex. Este não é um artigo sobre estatísticas, é um artigo sobre como as estatísticas podem ser úteis na negociação forex e quais os princípios que sempre devem ter em mente durante a negociação.

1. Os movimentos globais do mercado não podem ser previstos, mas em determinadas circunstâncias, alguns movimentos podem ser previstos, e isso é como os lucros são feitos. É claro que 95% dos comerciantes perdem seu dinheiro, mas isso acontece apenas porque eles não têm idéia do que é realmente o comércio. O comércio é estatística.

& # 8220; Hoje, o EURUSD subirá & # 8221; & # 8211; Esta é uma declaração fundamental errada, sob quaisquer circunstâncias.

& # 8220; EURUSD é provável que venha hoje e # 8221; & # 8211; Esta é a declaração correta. No Forex, não estamos lidando com certezas, só lidamos com probabilidades.

2. A história tende a se repetir. Esta é a regra mais básica da análise técnica. Na verdade, se isso não tivesse sido verdade, ninguém, e quero dizer, ninguém teria feito lucros com o mercado forex. Mas, felizmente, o comércio não é jogo e a história tende a se repetir. O passado não repete, mas alguns aspectos dele repetem uma e outra vez. É para nós para identificá-los.

3. Qualquer sistema pode ser lucrativo por um período muito curto de tempo. Mesmo o sistema mais estúpido pode ser muito rentável por um ou dois dias, mas é claro que ele falha miseravelmente por um longo período de tempo. E agora é o momento para a lei ou grandes números serem explicados. De acordo com a sua definição, Lei de números grandes # 8220 é um teorema que descreve o resultado de realizar o mesmo experimento um grande número de vezes. De acordo com a lei, a média dos resultados obtidos de um grande número de ensaios deve estar próxima do valor esperado e tenderá a se aproximar uma vez que são realizadas mais tentativas. # 8221;

O que exatamente isso significa? Uma moeda tem dois lados. Se você joga uma moeda, a probabilidade de subir de cabeça e cauda é 1/2 = 0,5 = 50%. Se você jogar uma moeda 10 vezes, qualquer coisa pode acontecer, você pode até obter 10 cabeças ou 10 caudas em uma linha, mesmo que a probabilidade global seja de 50% porque o número de testes é simplesmente muito curto e estatisticamente não significativo. Mas se você jogar uma moeda 10.000 vezes as coisas mudam. Você obterá um resultado mais próximo da probabilidade geral de 50%, algo como 4,999 cabeças e 5,001 caudas.

Como é a lei do grande número importante na análise dos sistemas forex? Em primeiro lugar, ele diz que os resultados de curto prazo não significam nada. Qualquer sistema ruim pode produzir 10, 20 ou mesmo 50 vitórias consecutivas, mas, no entanto, é garantido que falhe no longo prazo. Por exemplo, suponha que por 2 dias não haja fundamentos. Como resultado, o mercado subiu e desce por 50 pips e os níveis de suporte / resistência não estão quebrados. Se você comprar quando o mercado toca o nível mais baixo e vender quando ele toca o nível superior você pode fazer bons lucros ... até as primeiras notícias de alto impacto. O mesmo acontece se as tendências do mercado. Continue negociando com a tendência e obtenha lucros excelentes ... até a tendência final. A robustez a longo prazo do sistema deve ser testada antes de usá-lo ao vivo. Um bom sistema deve poder sobreviver por períodos não lucrativos sem muitas perdas e ganhar tudo de volta, mais muito mais durante períodos lucrativos.

4. O número de negócios reflete a robustez do sistema. O número de negociações em si não é relevante se for retirado do contexto. Por exemplo, digamos que temos um sistema que faz mil transações por ano. É um sistema robusto? A resposta é & # 8220; nós não conhecemos & # 8221; mesmo que o número de negociações seja grande. Por quê? Porque, durante um ano, não passou por todos os aspectos do mercado.

Se fizer 13 mil negócios durante 13 anos e continuar lucrativo por 13 x $ X, então sim, é um bom sistema. Se faz 13 mil negócios durante 13 anos sem lucros, então não é um bom sistema. Ele sobrevive, mas a curva é ajustada para um único aspecto de mercado. Se faz 3.000 negócios durante 13 anos e continua a ser lucrativo, ainda é um sistema ruim. Por quê? Porque se não negociasse durante uma condição de mercado desconhecida, então ela é ajustada de curva para um único aspecto de mercado. Se isso faz 13 mil negócios e o lucro dobra (eu não menciono nada sobre retirada aqui), isso significa que ele ganhou $ X durante um ano e $ X durante 12 anos, uma distribuição muito desigual dos lucros.

5. Qualquer sistema pode ser rentável somente em backtests se forem adicionadas muitas regras. Adicionando múltiplas regras significa encaixe de curva na forma mais pura. O sistema falhará na negociação ao vivo porque a relevância estatística é destruída. Essas regras podem não ser válidas para futuros mercados, mesmo que tenham funcionado no passado. O ajuste de curva, adicionando múltiplas regras, é um truque usado por vendedores comerciais de EA. Posso saber se o sistema está cheio de preenchimento apenas olhando sua curva de patrimônio. As regras de curto prazo que não têm sentido a longo prazo são adicionadas apenas para ocultar os períodos drawd0wn (por exemplo, não troque entre 12.03.2007 e 30.04.2007 e # 8221;). Se a curva de equidade aponte para cima, então é o primeiro sinal de ajuste de curva, e por isso eu gosto de curvas de equidade feias que mostram claramente o período de retirada.

Princípios e métodos estatísticos são ferramentas inestimáveis ​​no forex, ignore-os e prepare-se para falhar. Nos seguintes artigos, vou explicar dois dos métodos estatísticos mais utilizados que ajudam a testar a robustez dos nossos sistemas: Monte Carlo e Walk Forward.

Mas primeiro, um exemplo prático pode ajudar. As estatísticas também ajudam no desenvolvimento de sistemas de negociação bem-sucedidos. Antes de pensar em um sistema, preciso de uma visão clara da imagem a longo prazo. Eu preciso saber quantos pips por dia um certo par se move. O par escolhido para este estudo é EURUSD. Usando 13 anos de Alpari UK sem dados de furos, aqui estão minhas descobertas:

Entre 0 e # 8211; 60 pips - & gt; 311 dias entre 60 e # 8211; 90 pips - & gt; 850 dias.

Entre 90 e 8211; 120 pips - & gt; 847 dias.

Entre 120 e 8211; 150 pips - & gt; 586 dias.

Entre 150 e 8211; 180 pips - & gt; 326 dias.

Entre 180 e 8211; 210 pips - & gt; 214 dias.

Entre 210 e 8211; 600 pips - & gt; 286 dias.

Ao estudar a tabela acima, percebo que o mercado freqüentemente se move entre 60 e 150 pips (850 + 847 + 586 = 2280 dias de um total de 3420 dias, o que significa 66%).

A primeira idéia que vem à minha mente é o comércio de pullbacks. Por exemplo, se a tendência aumentar, espero por um pequeno retracement e depois compre EURUSD (2 e 4 ondas Elliot, minha esperança é pegar as ondas 3 e 5, por favor veja o artigo sobre como o mercado forex se move). Mas quanto tempo é a onda 2 ou 4? Eu não sei disso, então eu deixei o otimizador MT4 descobrir a melhor opção.

Go long rule: a tendência foi direta no dia anterior (Close [1] - Open [1] & gt; 0) e o preço retrai uma certa percentagem do anterior High & # 8211; anterior baixa.

Gota curta: a tendência diminuiu no dia anterior (Close [1] - Open [1] & lt; 0) e o preço retrai uma certa percentagem do anterior High & # 8211; anterior baixa.

Parar a perda e tirar proveito não é mais de 150 pips cada. Me levou 20 minutos para codificar este sistema, aqui está o backtest:

Após 30 segundos de observar a curva de equidade, eu o descartei desde o início, porque parece ser apenas uma condição de mercado, por favor, veja meu quadrado verde. Funcionou muito bem entre 2007-2009 e não foi tão bom no resto dos anos. A redução máxima durante 13 anos é de 2.000 pips e o lucro total é de 10.000 pips.

10.000 / 13 = 769 pips em média por ano para um risco máximo de 2.000 pips. Assim, a relação de recompensa: risco é 1: 3, o que é bastante ruim, para não mencionar que o desempenho passado não é uma garantia para o desempenho futuro. Mas a história tende a se repetir.

Agora você vê por que as estatísticas são tão úteis quando se trata de negociação forex?

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Top 100 Forex Traders Statistics.

Reveja as estratégias de negociação forex bem sucedidas do dia e sem sucesso.

Como esses comerciantes forex são selecionados?

O que são apresentados nestes gráficos?

A direção (porcentagem de trades longo vs. curto) A lucratividade (porcentagem de negócios lucrativos versus não lucrativos) Duração média para todos os negócios lucrativos e não lucrativos colocados por cada grupo. Média de Lucro / Perda por unidade em pips.

O que posso descobrir nessas tabelas?

Isto é apenas para fins de informação geral - Os exemplos apresentados são para fins ilustrativos e podem não refletir os preços atuais da OANDA. Não é um conselho de investimento ou um incentivo ao comércio. A história passada não é uma indicação do desempenho futuro.

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Análise quantitativa em Forex.

Como negociar com sua mente e não com seu intestino.

O que é análise quantitativa?

A análise quantitativa permite que os comerciantes removam a emoção do processo de investimento. A análise quantitativa é uma abordagem que se concentra em estatísticas ou probabilidades sobre sentimentos intestinais. Dada a tecnologia de computadores e sofisticados modelos de matemática, a análise quantitativa assumiu Wall Street e a maioria dos novos comerciantes e funcionários em Wall Streets ou aqueles com mentalidade quantitativa.

A análise quantitativa tem um lugar no mercado FX, assim como qualquer outro mercado.

Você provavelmente está familiarizado com diferentes formas de análise quantitativa, mesmo que você não se considere um quant, que é alguém que aborda mercados do ponto de vista quantitativo. Uma relação financeira simples, como recompensa de pulso, ganhos por ação ou algo mais difícil, como preço de opções e fluxo de caixa descontado, são formas de análise quantitativa. Como você pode imaginar, os dados são críticos na análise, muitas vezes é tão bom quanto os dados em tantos quantos se concentram na qualidade dos dados utilizados para preencher seus modelos matemáticos e estatísticos.

Exemplos de Análise Quantitativa ou Estatística.

Você não precisa ser um matemático ou ter um doutorado em econometria para se beneficiar da análise estatística. Com estatísticas, você está olhando dependência ou associação de duas variáveis ​​aleatórias ou conjuntos de dados. Os comerciantes se beneficiam da análise estatística comum das correlações, que se referem a uma ampla classe de relações estatísticas e dependência.

Uma correlação comum no mercado FX é que a fraqueza do dólar está correlacionada com uma fraqueza para os mercados emergentes. Outra relação inter-mercado Yen força e fraqueza do mercado de ações.

A análise estatística é útil na determinação de probabilidades futuras, mas não se destina a ser puramente preditiva. Uma afirmação típica é que a correlação não é causalidade.

Causalidade significa causa-efeito explícito, enquanto que a correlação simplesmente significa movimentos comuns em potencial entre duas variáveis ​​aleatórias. A escala dos coeficientes de correlações é -1 para & # 43; 1 enquanto que a negativa é uma relação inversa perfeita ou correlação, zero é correlação zero e uma positiva é a correlação positiva perfeita quase como as duas variáveis ​​ou os mercados são algemados a cada de outros.

Outra forma favorável de análise estatística é conhecida como análise de regressão. A análise de regressão é um modelo estatístico muito favorável e uma análise quantitativa para ajudá-lo a ver a relação entre as variáveis. A análise de regressão enfoca a relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis ​​dependentes. Especificamente, a análise de regressão ajuda você a entender como o valor típico da variável dependente muda quando uma das variáveis ​​independentes variou. A maioria dos pacotes de gráficos de FX tem um canal de regressão que faz o cálculo da análise de regressão para você e, muitas vezes, é mais fácil de acessar do que as correlações.

A análise de regressão geralmente estima a expectativa condicional ou a direção do preço da variável dependente dada a variável independente.

Isso significa o valor médio da variável dependente em relação a uma variável independente fixa. Isso geralmente é mostrado em uma linha inclinada maior ou menor, cortando o preço na direção da tendência ou em um movimento lateral, a linha de regressão geralmente é plana.

O que é preciso?

Enquanto os modelos matemáticos estão além do escopo deste artigo, muitos comerciantes utilizam o Excel da Microsoft e usam a função de correlação entre as variáveis ​​em um determinado período de tempo para determinar se existe uma correlação positiva ou negativa. No entanto, muitos pontos de pesquisa estabelecem relatórios de correlação e também podem ser encontrados em terminais de pesquisa como Bloomberg ou Reuters.

Se você estiver interessado em fazer esses tipos de modelos você mesmo, é importante observar que os resultados são dados e dados faltantes ou incompletos podem desencadear você.

Portanto, você deve cuidar dos dados perdidos primeiro para ter uma análise efetiva dos dados. Excel é provavelmente a sua melhor aposta em termos de análise simples, mas muitos corretores fornecem ferramentas que podem ajudá-lo a fazer uma grande parte da análise também.

Em conclusão, a análise estatística pretende envolver sua cabeça em variáveis ​​aparentemente aleatórias para um padrão que você pode negociar. O risco sempre deve ser gerenciado, mas esses padrões podem durar por muito tempo, mesmo sem causalidade existente. Embora aparentemente parecido, o teste é o lobo proverbial na roupa de ovelha de análises muitas vezes estatísticas ou quantitativas. Vale a pena estar ciente de testes de atraso lançados como modelagem estatística, porque muitas vezes o backtesting é feito em conjuntos de dados idealizados que podem causar falsas confianças, alavancagem excessiva e perdas potencialmente grandes quando o ambiente atual diverge do conjunto de dados.

Análise estatística.

Objetivo de análise.

Esta é a análise estatística do RobinVOL 2.0 com base no backtest oficial de 13 anos. Vou tentar ser muito minucioso sobre como fazer a análise para que você possa recriá-la sozinho. Nosso objetivo com esta análise é:

Para entender como o RobinVOL 2.0 funciona Para entender os períodos perdidos e os períodos vencedores, e saber como lidar com ambos Para entender como decidir se um período de perda é apenas uma redução temporária ou se a EA perdeu sua vantagem e deve ser interrompida. Compreender como configurar o risco Para saber o que esperar em termos de retorno e risco.

Estatísticas básicas extraídas do backtest.

Esta é a informação estatística básica extraída do backtest RobinVOL 2.0:

Explicação das principais estatísticas:

Retorno anual médio: representa a taxa de retorno que RobinVOL 2.0 promediou em todos os 13 anos e meio. Em média, a taxa de retorno foi de 72,37% ao ano. Maximum drawdown%: Representa o período de perda mais profundo que o RobinVOL 2.0 teve durante todo o teste. Para alcançar o Retorno Anual Médio de 72,37%, teve que manter a negociação durante períodos perdidos de -12,58%. Período máximo de retirada em dias: represente o período de perda mais longo do RobinVOL 2.0. Você pode ver que teve um período de perda de 10 meses até atingir uma nova alta patrimonial. Analisaremos profundamente o comportamento de redução do FOREX RobinVOL 2.0 mais tarde. AAR / Rácio de redução máxima: representa a qualidade geral de um consultor especialista. Mostra quanto de risco o Consultor Especial teve para alcançar o Retorno Anual Médio. Esse valor pode ser usado para comparar a qualidade entre os diferentes Expert Advisors.

Exposição a mercados altamente eficientes.

Independentemente das estatísticas gerais, há períodos no mercado onde a eficiência é alta e qualquer estratégia de negociação reduz sua vantagem e aumenta suas perdas. Isso pode ser causado por eventos que são impossíveis de prever.

À medida que a frequência comercial aumenta, qualquer estratégia é mais suscetível a esses períodos de eficiência do mercado (como agosto / 2018). Nesta análise, calculamos quanto seria a redução se negociarmos um desses períodos de 4 semanas, onde perdemos 80% dos negócios:

Assim, durante um mercado de alta eficiência de quatro semanas, onde simulamos perder 80% das negociações, percebemos que o RobinVOL 2.0 é capaz de preservar o capital e perder apenas 10,74% do saldo total. Comparado com o Retorno Anual Médio, vemos que ele pode se recuperar dessa perda muito rapidamente.

Mais estatísticas básicas.

Primeiro, temos os principais índices que são utilizados pela indústria para comparar a qualidade dos sistemas de negociação. Estou colocando-os aqui para poder comparar com outros sistemas:

Abaixo você pode ver algumas informações estatísticas mais interessantes sobre RobinVOL 2.0:

Primeiro, você pode ver que o índice geral de recompensa para risco é muito bom. Como vimos no backtest, o tamanho médio dos negócios vencedores quase dobra o tamanho da perda de trades. Isso é muito bom, pois ajuda a recuperar os períodos de retirada muito rapidamente.

O índice de vitória para perdas é de 48%. Isso significa que um pouco mais do que a metade dos negócios acabados como perda. Isso se deve ao corte de perdas muito rapidamente se o mercado for contra nós.

O fator Lucro é o lucro gerado por negócios lucrativos divididos pelas perdas geradas pela perda de negócios. Em essência, ele representa o dinheiro feito em negociações vencedoras em comparação com o dinheiro perdido na perda de trades. Quanto maior, melhor. Esta relação não é tão boa quanto o AAR / Maximum Drawdown que vimos anteriormente para medir a qualidade de um Expert Advisor, mas pode ser usado como uma referência, pois é um valor que aparece em qualquer Metatrader 4 backtest. Você não pode usar a relação do fator de lucro para comparar entre diferentes consultores especializados.

Em média, RobinVOL 2.0 levou 7.8 trocas por semana. Por favor, note que haverá semanas sem trades e semanas com muitos comércios. Isso é apenas uma média.

RobinVOL 2.0 mostra um comportamento muito estável em termos de lucro mensal. Ele enfrentou greves vencedoras de até 12 meses consecutivos. Mas é muito mais importante se concentrar nas perdas:

O RobinVOL 2.0 enfrentou nos últimos dois meses perdidos consecutivos. Estatisticamente, isso acontecerá de novo, períodos ainda piores com três ou mais meses perdidos (enfocaremos isso mais tarde na Análise de Montecarlo). Deve estar preparado para negociar esses períodos de redução para poder atingir os ganhos potenciais. RobinVOL 2.0 enfrentou no passado até 19 negociações perdidas e, no futuro, passará por esse tipo de ataques perdidos ou pior ainda.

É muito importante definir o nível de risco para que esses períodos não nos afetem psicologicamente pensando muito cedo que a EA não funciona e o interrompe ou reduz o risco antes do período de recuperação. Esta é a principal razão pela qual a maioria das pessoas com boas estratégias perde dinheiro no FOREX.

Você verá muitas vezes como o RobinVOL 2.0 possui uma cesta rentável de negócios abertos e, de repente, termina fechando-os em uma perda. Você tem que ter certeza de que este é o comportamento óbvio estatisticamente comprovado. Às vezes, isso acontece, mas, a longo prazo, os benefícios de permitir que os lucros sejam executados são muito maiores do que cortar lucros curtos.

Ganhar dinheiro deve ser chato. Se você se sentir animado ou preocupado ao negociar, você está arriscando demais.

Curva de saldo.

Aqui você pode ver a curva de equilíbrio logarítmico de 2000/01/01 a 2018/11 de RobinVOL 2.0 (a curva de equilíbrio linear é a mostrada no backtest). Uma curva de equidade logarítmica não é constante no eixo Y, mas logarítmica. Possui a capacidade de ver os períodos de retirada melhor escondendo o efeito da combinação de dinheiro.

Olhando para a curva de patrimônio, podemos ver que houve períodos com boa inclinação e períodos em que o aumento de capital é mais plano. Mas em geral, o RobinVOL 2.0 conseguiu ganhar dinheiro em todas as condições de mercado durante o período 2000/01/01 até 2018/11. Lembre-se que isso não significa que ele sempre ganha. Isso significa que no passado tivemos anos positivos constantes.

Olhando para a curva de equidade, você vê que há quedas e períodos perdidos. Na curva eles podem ser pequenos, mas lembre-se que pode haver mais dois meses perdidos consecutivos, provavelmente mais no futuro.

Ninguém pode prever quais serão as condições de mercado no futuro. A única coisa que podemos fazer é testar nossa estratégia em condições de mercado tão diferentes quanto possível. O fato de o RobinVOL 2.0 poder ganhar dinheiro mesmo nos primeiros anos do backtest onde a volatilidade era baixa e o EURUSD era tão diferente do que agora mostra o alto nível de robustez do Expert Advisor.

Análise de Drawdown.

Esta é a seção mais importante da análise na minha opinião. É essencial compreender os períodos de redução de FOREX RobinVOL 2.0 se você deseja ganhar dinheiro negociando.

Aqui estão os períodos de retirada ordenados por comprimento de RobinVOL 2.0 de 2000/01/01 a 2018/11:

A coisa mais aparente no gráfico é que há um único período de 300 dias de duração que enfrentou uma redução de 12,3%. Se formos profundos e analisamos as causas, foi um único mês perdido, seguido de uma recuperação lenta em meses sucessivos.

O restante dos períodos de retirada é inferior a 5 meses, então eu diria que não é comum no RobinVOL 2.0 ter períodos longos de retirada.

As conclusões que recebo sobre este gráfico são:

Para negociar o RobinVOL 2.0, é preciso estar preparado para negociar períodos de retirada similares (ou pior, vamos ver mais tarde) sem reduzir o risco e com a confiança de que eventualmente se recuperará e ganhará dinheiro como muitas vezes no passado. Os períodos de arrastar são muito usuais. A maioria dos dias que negociam RobinVOL 2.0 são dias dentro de um período de retirada. Isso é muito importante para entender. As perdas são reduzidas, então, quando o mercado é adverso, o RobinVOL 2.0 terá dias perdidos e dias vencedores, enquanto nosso saldo não cresce ou mesmo perdemos algum dinheiro. Mas quando boas condições chegam, ele ganha dinheiro suficiente para cobrir pequenas perdas e atingir um novo patrimônio.

Não há como evitar isso. É assim que o RobinVOL 2.0 funciona. Se você tentar evitar os períodos de retirada, você não estará lá para o período de recuperação e você acabará perdendo dinheiro.

Isto é muito importante. Se você não estiver preparado para negociar os períodos de retirada descritos neste documento, por favor, não compre este Consultor Especialista.

Todas as estratégias de negociação no mundo estão condenadas a falhar no futuro. As estratégias mais robustas podem durar muitos anos ou mesmo décadas. Mas mesmo as estratégias com esforço muito sério em robustez, como o RobinVOL 2.0, acabarão por degradar seu desempenho. Veremos mais adiante na seção Análise de Montecarlo como identificar isso e conseqüentemente identificar quando parar de negociar.

Para a maioria das pessoas, 16% a 20% de redução é o máximo que podem aceitar psicologicamente. Por favor, assegure-se de configurar o risco de RobinVOL 2.0 para que você não fique preocupado ao negociar por um longo e profundo período de retirada.

É importante dedicar alguns cuidados às configurações de risco no início e não permitir que o medo e a ganância o influenciem.

Análise de lucro.

Aqui está o gráfico dos retornos anuais (em vermelho) em comparação com uma estratégia de compra e retenção no S & amp; P500 (em laranja) do RobinVOL 2.0 durante o período de 2000/01/01 a 2018/11.

Podemos ver neste gráfico que a distribuição de ganhos é estável, especialmente nos últimos anos. Podemos ver anos muito bons com retornos de 117% e 173%, e anos discretos com apenas 25%. Uma coisa a observar é que, obviamente, o aumento da volatilidade dos mercados nos últimos anos é muito bom para essa estratégia.

Nesta tabela, podemos ver imediatamente que a maioria dos meses estava ganhando meses e que os meses vencedores eram maiores do que perder meses.

Podemos ver que o retorno médio mensal é próximo de 5%. Você pode ver que às vezes há dois meses perdidos consecutivos e que facilmente podem ser três ou mesmo quatro e que perder meses não são raros. A cada 4 ou 5 meses houve um mês perdido em média.

Nos piores meses FOREX RobinVOL 2.0 perdeu cerca de 10% do capital de negociação. Em contraste com os meses perdidos, houve incrivelmente bons meses também com ganhos de quase 25%.

Você deve perceber que meses perdidos podem acontecer a qualquer momento. Até o primeiro mês você troca essa estratégia. Esta é a razão pela qual você deve ter certeza de que sabe como o FOREX RobinVOL 2.0 opera e são características estatísticas descritas neste documento.

Antes de negociá-lo ao vivo, certifique-se de entender esta seção e todo esse documento sobre como o FOREX RobinVOL 2.0 funciona. Não hesite em nos perguntar o que você não entende.

Análise de Montecarlo.

A análise de Montecarlo é extremamente importante, pois não se concentra em como o FOREX RobinVOL 2.0 trocou no passado, mas sobre como provavelmente irá negociar no futuro. E ganhamos dinheiro no futuro, não no passado.

Se classificarmos os negócios da EA em termos de resultados, podemos calcular a probabilidade de obter cada tipo de resultado. Com esses dados, podemos executar uma simulação chamada análise Montecarlo que gera o mesmo número de trades que o backtest original do Expert Advisor, mas com resultados aleatórios que cumprem as classes comerciais descritas acima.

Em essência, o que obtemos são outros possíveis resultados da EA em tipos similares de negócios.

Executamos 100 mil simulações. Eu dou muito mais importância à informação obtida das simulações de Montecarlo do que a informação obtida nos backtests. A razão é que um backtest é apenas um resultado possível obtido de todo o universo de resultados que as características estatísticas da EA podem gerar.

Os dados obtidos com a simulação Montecarlo são os seguintes:

A primeira coisa importante a observar é a de todas as 100.000 iterações, a redução média de todos, exceto o pior de 5%, é de 17,09%, e a redução máxima média é de 11,25%. Então, a conclusão interessante é que o backtest não é uma estranheza estatística. Existem probabilidades muito boas de que o FOREX RobinVOL 2.0 funcionará de acordo com o backtest no futuro.

Falaremos sobre os valores dos piores casos mais tarde, pois são extremamente importantes para identificar quando a estratégia perdeu sua vantagem no mercado.

Verificamos que, em média, em todas as simulações, o lucro médio combinado anual é de 58,85%, o que está próximo do que nos mostrou o teste de retorno (67%). Os dois últimos valores comparam o retorno anual esperado com o pior caso de redução e a redução das primeiras simulações de 95%. No caso do FOREX RobinVOL 2.0, esses valores são muito bons (2.08 e 3.44), o que nos dá muita confiança na robustez da estratégia.

Em outras palavras, mesmo negociando perto do desempenho do pior caso, devemos continuar ganhando dinheiro.

Aqui você pode ver três exemplos de resultados de simulação (um bom, um médio e um ruim) de todos os 100.000 que corremos no Montecarlo Simulator.

Em todas as imagens, a linha vermelha representa o resultado, a linha roxa é a média de todas as iterações e a linha verde é o pior dos valores do caso (as linhas roxas e verdes são as mesmas nas três simulações, somente a linha vermelha muda):

A linha verde é extremamente importante para nós. É a linha que separa as piores 5% de simulações. Acima da linha verde, 95% das 100 mil simulações foram lançadas.

Como eu disse muitas vezes, todas as estratégias no mundo estão condenadas a falhar no futuro. Pode demorar décadas para que os mais robustos comecem a degradar ou apenas algumas semanas para as estratégias mais fracas, mas todas, sem exceção, acabarão sendo ruins.

Usaremos a linha verde para identificar se a estratégia perdeu sua vantagem e decidir o que fazer então (interrompa a negociação da estratégia, troque outras configurações, re-optimização, etc.).

O fato de o RobinVOL 2.0 ganhar dinheiro, mesmo que seja comercializado no pior caso, é algo que eu gosto muito. Isso significa que a estratégia tem uma vantagem sólida, é capaz de se adaptar a muitas condições de mercado e será muito difícil para o mercado romper essa estratégia.

Olhando para muitas iterações diferentes, vejo que os possíveis cenários não são muito amplos. Isso é bom, pois os possíveis resultados que você obterá ao vivo provavelmente não serão muito diferentes dos da análise.

Então, como eu saberia se a estratégia está em retirada ou simplesmente parou de funcionar? Uma boa maneira de responder é: interromper a negociação quando nossa EA está negociando perto da linha verde (pior iteração em 100.000).

Na tabela em que tínhamos os resultados da Montecarlo, a linha verde é o cenário de pior caso. Para o risco especificado no backtest, a Análise de Montecarlo nos diria que, se obtivermos uma redução de 28,2%, devemos parar de negociar o Consultor Especialista e repensar o que fazer, pois estaríamos negociando fora dos limites estatísticos considerados normais (95% das iterações).

Como estamos negociando negócios concorrentes, penso que é aconselhável dar um pouco mais de espaço para o cenário de pior caso. Em vez disso, 28,2%, pessoalmente, preferiria configurá-lo em torno de 35% para essas configurações de risco. Mas esse nível é muito pessoal. É a sua decisão comercial.

Este pior nível de retirada pode ser muito grande para alguns comerciantes, então, como aviso prévio, podemos usar os "valores DD% médios superiores a 95% dos casos", que em nosso caso é de 17,09%. Neste ponto de retração, devemos começar a observar com atenção o desempenho de RobinVOL 2.0. Até esse ponto, estamos na zona normal. De 17,09% para o cenário de pior caso, estamos na zona de alerta.

Uma vez que chegamos ao pior cenário de casos, é sua responsabilidade como comerciante e gerente de negócios tomar uma decisão de negócios com todas as informações disponíveis. Podemos alcançar o cenário de pior caso devido a um intervalo de fim de semana ruim contra nós causado por um evento de notícias ou talvez apenas as ineficiências que essa EA explora com essas configurações foram apagadas do mercado.

Portanto, mesmo se você enfrentar uma redução de 25% da sua conta (se você marcar o risco = 2), você deve manter a negociação sem modificar as configurações de risco, pois esta é estatisticamente normal e deve se recuperar da redução e atingir uma nova alta.

Uma maneira interessante que eu gosto de ver isso é: "Uma vez que eu alcance 28,2% de lucro, eu estarei em um passeio livre. Até então, o dinheiro em risco pertence ao mercado ".

Conclusão.

Esta EA tem todas as características que eu preciso para classificar um Consultor Especialista como rentável a longo prazo: negociação no final da barra, configurações padrão robustas, boa relação risco a recompensa, não é um escalador e tem um espaço de parâmetros muito lucrativo que faz FOREX RobinVOL 2.0 muito robusto contra as mudanças do mercado (você poderia colocar quase todas as configurações de parâmetros aleatórios e provavelmente conseguirá ganhar dinheiro no final).

Eu gosto disso, no final, provavelmente poderá acabar gerando dinheiro, mesmo no pior dos casos, mas é preciso estar preparado psicologicamente para continuar negociando mantendo o mesmo risco durante os períodos de retirada.

Palavras finais.

É um pouco estranho analisar o meu próprio consultor especialista. Eu tentei ser o mais imparcial possível, seguindo o mesmo procedimento de análise que fiz em muitos outros consultores especializados, como você pode ver no site DonnaForex. Eu tentei ser o mais explícito possível para que você possa gerar sua própria análise.

Com o FOREX RobinVOL 2.0, tentei criar uma EA com base em uma vantagem sólida para que eu fique confiante em trocar meu próprio dinheiro.

Eu coloquei muito esforço na robustez, implementando todos os meus conhecimentos para tornar FOREX RobinVOL 2.0 comercializar no futuro de forma semelhante ao negociado no passado.

Existem poucos consultores especializados em que confio para gerenciar meu dinheiro pessoal. Eu investei muito esforço para tornar o FOREX RobinVOL 2.0 um deles.

Negociando com modelos gaussianos de estatísticas.

Carl Friedrich Gauss era um matemático brilhante que vivia no início dos anos 1800 e deu as equações quadráticas mundiais, métodos de análise de mínimos quadrados e distribuição normal. Embora Pierre Simon LaPlace tenha sido considerado o fundador original da distribuição normal em 1809, Gauss costuma receber o crédito pela descoberta, porque ele escreveu sobre o conceito no início e tem sido objeto de muito estudo por matemáticos há 200 anos. Na verdade, essa distribuição é muitas vezes referida como a "Distribuição gaussiana". Todo o estudo das estatísticas originou-se de Gauss, e nos permitiu entender mercados, preços e probabilidades, entre outras aplicações. A terminologia moderna define a distribuição normal como a curva do sino com os parâmetros "normais". E como a única maneira de entender Gauss e a curva do sino é entender as estatísticas, este artigo irá construir uma curva de sino e aplicá-la a um exemplo comercial.

Existem três métodos para determinar as distribuições: média, mediana e modo. Os meios são tidos em conta adicionando todas as pontuações e dividindo pelo número de pontuações para obter a média. A mediana é tida em conta adicionando os dois números médios de uma amostra e dividindo por dois, ou simplesmente simplesmente tirando o valor do meio de uma seqüência ordinal. O modo é o mais freqüente dos números em uma distribuição de valores. O melhor método para obter uma visão de uma seqüência de números é usar significa porque ele mede todos os números e, portanto, é mais reflexivo de toda a distribuição.

Esta foi a abordagem gaussiana, e seu método preferido. O que estamos medindo aqui são parâmetros de tendência central, ou para responder onde os nossos resultados da amostra são dirigidos. Para entender isso, devemos plotar nossas pontuações começando com 0 no meio e plotar +1, +2 e +3 desvios padrão à direita e -1, -2 e -3 à esquerda, em referência à média. "Zero" refere-se ao meio de distribuição. (Muitos fundos de hedge implementam estratégias matemáticas. Para saber mais, leia Análise Quantitativa de Fundos de Hedge e Modelos Multivariados: a Análise de Monte Carlo.)

Desvio Padrão e Variância.

Se os valores seguem um padrão normal, encontraremos 68% de todas as pontuações cairão em -1 e +1 desvios-padrão, 95% ficam dentro de dois desvios padrão e 99% caem dentro de três desvios padrão da média. Mas isso não é suficiente para nos contar sobre a curva. Precisamos determinar a variância real e outros fatores quantitativos e qualitativos. A variância responde a questão de como a distribuição é distribuída. Ele é um fator nas possibilidades de por que outliers pode existir em nossa amostra e nos ajuda a entender esses valores atípicos e como eles podem ser identificados. Por exemplo, se um valor cai seis desvios padrão acima ou abaixo da média, ele pode ser classificado como um outlier para efeitos da análise.

Os desvios-padrão são uma métrica importante que são simplesmente as raízes quadradas da variância. Os termos modernos chamam essa dispersão. Em uma distribuição gaussiana, se conhecemos a média e o desvio padrão, podemos conhecer as porcentagens dos escores que se enquadram em mais ou menos 1, 2 ou 3 desvios padrão da média. Isso é chamado de intervalo de confiança. É assim que sabemos que 68% das distribuições estão dentro do desvio padrão de mais ou menos 1, 95% dentro de mais ou menos dois desvios-padrão e 99% dentro de mais ou menos 3 desvios-padrão. Gauss chamou essas "funções de probabilidade". (Para mais informações sobre análise estatística, verifique as Medidas de Volatilidade Compreensíveis).

Até agora, este artigo tem sido sobre a explicação da média e dos vários cálculos para nos ajudar a explicá-lo mais de perto. Uma vez que planejamos nossos resultados de distribuição, basicamente desenhamos a curva de nosso sino acima de todas as pontuações, assumindo que elas possuem características de normalidade. Então, isso não é suficiente, porque temos colas em nossa curva que precisam de explicação para entender melhor toda a curva. Para fazer isso, vamos para o terceiro e quarto momentos de estatística da distribuição chamada desvio e kurtosis.

Skewness of tails mede a assimetria da distribuição. Uma inclinação positiva tem uma variância da média que é positiva e inclinada para a direita, enquanto uma inclinação negativa tem uma variância da esquerda inclinada média - essencialmente, a distribuição tende a ser distorcida em um lado particular da média. Uma inclinação simétrica tem 0 variância que forma uma distribuição normal perfeita. Quando a curva do sino é desenhada primeiro com uma cauda longa, isso é positivo. A cauda longa no início antes do nódulo da curva do sino é negativamente inclinada. Se uma distribuição é simétrica, a soma dos desvios em cubos acima da média equilibrará os desvios em cubos abaixo da média. Uma distribuição direta distorcida terá uma inclinação maior do que zero, enquanto uma distribuição de esquerda distorcida terá uma inclinação menor do que zero. (A curva pode ser uma poderosa ferramenta de negociação: para uma leitura mais relacionada, consulte o Risco de Stock Market: Wagging the Tails.)

Kurtosis explica as características de concentração de pico e valor da distribuição. Um excesso negativo de curtose, referido como platykurtosis, é caracterizado como uma distribuição bastante plana onde há uma menor concentração de valores em torno da média e as caudas são significativamente mais gordo do que uma distribuição mesokurtic (normal). Por outro lado, uma distribuição leptokurtic contém colas finas, uma vez que grande parte dos dados está concentrada na média.

Skew é mais importante para avaliar as posições comerciais do que a curtose. A análise de títulos de renda fixa requer uma análise estatística cuidadosa para determinar a volatilidade de uma carteira quando as taxas de juros variam. Modelos para prever a direção dos movimentos devem influenciar a aspereza e a curtose para prever o desempenho de um portfólio de títulos. Esses conceitos estatísticos são aplicados para determinar movimentos de preços para muitos outros instrumentos financeiros, como ações, opções e pares de moedas. Skews são usados ​​para medir os preços das opções medindo as volatilidades implícitas.

O desvio padrão mede a volatilidade e pergunta qual o tipo de retorno do desempenho que podem ser esperados. Desvios-padrão menores podem significar menos risco para um estoque, enquanto uma maior volatilidade pode significar um maior nível de incerteza. Os comerciantes podem medir os preços de fechamento da média, pois está disperso da média. A dispersão então medeia a diferença do valor real para o valor médio. Uma diferença maior entre os dois significa um maior desvio padrão e volatilidade. Os preços que se desviam longe da média, muitas vezes, retornam à média, para que os comerciantes possam aproveitar essas situações. Os preços que se comercializam em uma pequena gama estão prontos para uma ruptura.

O indicador técnico freqüentemente usado para transações de desvio padrão é o Bollinger Band®, porque eles são uma medida de volatilidade definida em dois desvios padrão para bandas superiores e inferiores com uma média móvel de 21 dias. A distribuição de Gauss foi apenas o início da compreensão das probabilidades de mercado. Mais tarde, levou a séries temporais e modelos Garch, bem como mais aplicações de distorção, como o Volatility Smile.