Dinheiro forex on-line Guarulhos: Sistema de negociação de alta taxa de ganhos

Método simples com taxa de ganhador de 88% +.

& # 8226; HeikenAshi - Inicialmente Quando eu comecei, eu usei isso, no entanto, eu já dei de usá-lo agora # 8230; .. Como vejo, os padrões de velas são mais do que suficientes para entrar / sair de um trade & # 8230 ;.

& # 8226; 72 EMA fechado & # 8211; Tendência média de três dias (24 * 3)

& # 8226; 12 EMA fechado & # 8211; Tendência média do dia (1 * 12)

& # 8226; Oferta / Demanda & # 8211; Coloque o suporte / resistência quando você vê-los.

& # 8226; Número da rodada - Nível fisiológico é um sentimento do mercado / um nível chave para assistir.

& # 8226; Procure uma Rejeição de 72 EMA.

& # 8226; Entre após o preço fechado acima / abaixo da 12 EMA.

Sair: - É até um comerciante para decidir dependendo do seu risco, Fechar Após o preço fechado abaixo / acima do 12 EMA ou em uma reversão ou suporte / resistência etc.

Stop Loss; - Swing High ou Swing Low / Above ou Below 72 EMA.

Obrigado funzybeegames para compartilhar sua estratégia comercial com a gente. Eu seguirei e espero, também será lucrativo para mim.

Day Trade Better Usando Win Rate e Risk-Reason Ratios.

Ele & # 39; não apenas sobre ganhar, mas fazer com que seus vencedores contam.

Parece que se você pudesse ganhar 70% dos negócios que você faz, você será um comerciante rentável, mas isso não é o caso. Os comerciantes também precisam avaliar a qualidade de suas vitórias e perdas. Encontrar um equilíbrio entre os índices de taxa de ganhos e risco-recompensa é crucial para o sucesso.

Day Trading Ganhe Rácio de Perda.

A maioria dos comerciantes do dia se concentram no índice de vitórias, ou de perda / perda. O fascínio é, eventualmente, alcançar esse estágio onde quase todos os seus negócios são vencedores.

Não seja enganado, ter uma alta taxa de vitoria não significa que você será um comerciante bem-sucedido ou mesmo lucrativo.

Sua taxa de vitória é a quantidade de negociações que você ganha de todas as suas negociações. Por exemplo, se você fizer cinco negociações por dia e ganhar três, sua taxa de vitória diária é 3/5 & # 61; 0.6 ou 60%. Se houver 20 dias de negociação no mês, e você ganhou 60 de 100 negócios, sua taxa de vitória mensal é de 60%.

O índice de perda de vitórias é suas vitórias divididas pelas suas perdas. No exemplo, assumir por simplicidade 60 negócios foram vencedores e 40 eram perdedores (100 - 60). Isso pressupõe que não havia & # 34; flat & # 34; comércios. O índice de perda de ganhos é 60/40 & # 61; 1.5. Isso significa que você está ganhando 50% do tempo mais do que você está perdendo. Um índice de perda de ganhos acima de 1,0, ou uma taxa de ganhos superior a 50%, é favorável, mas não é a única história.

Risco de negociação do dia - Razões de recompensa.

Uma relação risco-recompensa é o quanto você espera fazer em um comércio, relativo ao quanto você está disposto a perder.

Os comerciantes do dia querem entrar e sair do mercado rapidamente, aproveitando padrões de curto prazo e sinais comerciais. Isso normalmente significa que cada comércio terá uma perda de parada anexada a ele. A perda de parada determina quantos centavos, carrapatos ou pips você está disposto a arriscar em um par de ações, futuro ou forex, respectivamente.

Suponha que esteja disposto a arriscar US $ 0,10 no estoque XZYZ, comprando-o em US $ 10,00 e colocando uma perda de parada em US $ 9,90.

Seu risco é corrigido em US $ 0,10 (assumindo que não há derrapagens), mas você deve ser compensado por assumir esse risco com um lucro potencial também. Seu objetivo de lucro estabelece seu retorno esperado.

Assuma, com base em sua análise ou estratégia de negociação, você acredita que o preço chegará a US $ 10,20, e nesse momento você terá lucro, resultando em um ganho de $ 0,20.

Sua recompensa potencial é, portanto, duas vezes maior que seu risco potencial. Sua relação risco / recompensa é de US $ 0,10 / $ 0.20 e # 61; 0,5; em outras palavras, seu risco é metade do seu potencial ganho.

Se você ganhar lucro em US $ 10,10, seu lucro e risco potencial são ambos US $ 0,10, então a relação risco / recompensa é de US $ 0,10 / $ 0,10 e # 61; 1,0. Se você tirar lucro em US $ 10,05, seu risco potencial é de US $ 0,10, mas sua recompensa é de apenas US $ 0,05. Neste caso, o risco / recompensa aumenta para 2.0, mostrando que você está arriscando mais para ganhar menos.

Balancing Win Rate e Risk-Reward in Day Trading.

Os comerciantes do dia devem encontrar um equilíbrio entre a taxa de ganhos e a recompensa de risco. Uma taxa de alta vitória não significa nada se o risco-recompensa for muito alto, e uma grande relação risco-recompensa pode significar nada se a taxa de vitória for muito baixa.

Considere estas diretrizes quando você começa a chegar a uma estratégia de negociação do dia ou está procurando melhorar seus resultados de negociação diária:

Uma taxa de vitoria maior significa que sua recompensa de risco pode ser maior. Você ainda pode ser lucrativo com uma taxa de ganhos de 60% e uma recompensa de risco de 1,0. Você será mais lucrativo com uma taxa de 60% e uma recompensa de risco abaixo de 1,0. Uma taxa de baixa vitória, 50% ou menos, exige que os vencedores sejam maiores que os perdedores para que você seja lucrativo. Você ainda pode ser rentável com uma taxa de ganhos de 40% se o risco / recompensa for inferior a 0,6 (excluindo comissões). Idealmente, se sua taxa de vitória for inferior a 50% se esforçar para um risco / recompensa abaixo de 0,65, com a redução de risco diminuindo quanto mais a taxa de vitórias cair. Quanto mais você perder, maiores serão os seus vencedores quando você ganhar.

Day Trading em seus índices de pico.

Desde que os comerciantes do dia comercializam todos os dias em todos os tipos de condições (veja Como Frequentemente Negociar), a maioria dos comerciantes do dia deve buscar uma estratégia que lhes permita ganhar entre 50% e 70% do tempo.

Ganhar mais do que isso se torna cada vez mais difícil, com apenas uma recompensa adicional menor.

Essa taxa de ganhos permite uma certa flexibilidade na relação de recompensa de risco. Esforce-se para ganhar um pouco mais com os ganhadores do que com os perdedores; idealmente, as vitórias devem ser cerca de 1,5 vezes maiores que o risco - se arriscar US $ 0,10 tentar fazer pelo menos US $ 0,15. Essa relação risco / recompensa é de 0,67. Mantenha o risco / recompensa abaixo de 1.0, assim mesmo se você tiver um dia livre, apenas ganhando 40% de suas negociações, você provavelmente poderá tirar lucro diário.

Sua mistura ideal dependerá do seu estilo de negociação. Mas você não precisa de uma taxa de vitoria muito alta ou uma relação super baixo de risco / recompensa para ser bem sucedida. Faça um equilíbrio e procure consistência.

Para ver cenários sobre o quanto você pode fazer como comerciante do dia usando taxas simples de vitórias e taxas de risco e recompensa, veja: quanto dinheiro faz o dia dos comerciantes.

A taxa de sucesso vencedora de um sistema de negociação Forex não é tão importante como você pode pensar.

Muitos comerciantes novos são atraídos para encontrar um sistema de comércio forex com uma taxa de alta precisão. Por isso, muitos promotores concordam com esse desejo e você acredita que os critérios mais importantes para o melhor sistema comercial são a taxa de sucesso. Eles muitas vezes afirmam que o sistema que vendem ganha cerca de 90% do tempo, tornando-o um vencedor e altamente desejável.

Mas isso torna um dos melhores sistemas de troca de moeda?

Descobrir as respostas reais sobre o que faz um ótimo sistema comercial é simples quando consideramos alguns dos princípios matemáticos por trás deles.

Apenas 5% alcançam sucesso comercial a longo prazo.

Em primeiro lugar, também devemos apreciar que existem muitas variáveis diferentes para descobrir por que apenas 5% dos comerciantes conseguem alcançar o longo prazo. Existem alguns bons sistemas de negociação de moeda no mercado que não podem ser negociados com sucesso por todos devido a muitas razões diferentes que vão desde a falha em seguir as regras do sistema até a falta de gerenciamento apropriado de dinheiro. (Tamanho da posição correta). Leia as orientações sobre Gerenciamento de Dinheiro clique aqui.

Por outro lado, existem muitos mais sistemas de troca de moeda ruim no mercado que irão provocar um desaparecimento mais rápido para aqueles que tentam negociar com eles.

A discussão abaixo irá ajudá-lo a identificar duas coisas.

Primeiro, ajude a identificar o que é um bom sistema de comércio forex. O segundo é ajudar a identificar qual é o melhor sistema de negociação forex que você se encaixa. Existem muitos novos sistemas avançados de troca de moeda que chegam ao mercado diariamente para ter uma boa compreensão sobre como encontrar o melhor sem comprar e tentar todos eles, você vai economizar tempo e dinheiro.

50 comerciantes bem-sucedidos com 50 diferentes métodos de baixo risco.

O primeiro princípio de um sistema comercial bem sucedido é identificado por Van K. Tharp em seu livro intitulado "Trade Your Way To Financial Freedom", 1999. Em sua pesquisa, ele estudou 50 comerciantes de sucesso para tentar descobrir o que estavam fazendo. Van estava procurando por algo que todos tinham em comum. Depois de entrevistar os 50, ele descobriu que esses comerciantes tinham 50 métodos diferentes de negociação. Uma das principais chaves do seu sucesso foi que todos tinham "idéias comerciais de baixo risco".

Isso nos diz que procurar o indicador perfeito do Santo Graal para nos dizer quando comprar e quando vender não é necessário para ser bem sucedido na negociação dos mercados financeiros.

O sucesso é encontrado no MATHS de um método de negociação. Dominando "BAIXAS ESTRATÉGIAS DE NEGOCIAÇÃO DE RISCOS" (Sucesso para aqueles que podem seguir as regras de negociação do sistema e usar corretamente o dimensionamento da posição). Consulte Trading Psychology clique aqui.

Vamos começar as matemáticas de encontrar o melhor sistema de negociação forex. Podemos calcular o lucro médio esperado por comércio que o sistema deve produzir no futuro.

Mais uma vez, temos outra bola curva jogada contra nós! O que você quer dizer? Bem, e se um sistema tiver sido projetado em torno de um mercado de tendências anteriores e o mercado agora vai para um período de consolidação? (choque de lado / não tendência) ou vice-versa o sistema foi construído em torno de um mercado não-tendencial e o mercado agora começa a tendência? A menos que nossos designers de sistemas tenham construído duas estratégias de negociação no sistema, a matemática pode não funcionar como antecipado.

Supondo que nosso sistema de negociação forex pode lidar com essa possibilidade, podemos calcular a fórmula para a probabilidade de sucesso. Também chamado de "Expectativa" de lucro por comércio.

Matemática por trás do melhor sistema de negociação Forex.

Rentabilidade média por comércio = (Probabilidade de ganhar x Vencimento médio) menos (Probabilidade de perda x Perda média)

Por exemplo, vamos tomar um sistema de troca de moeda que tenha uma taxa de ganhos / perdas de 50% e uma relação de tamanho de perda / perda de 2: 1. (ou seja, ganha metade do tempo e faz duas vezes mais do que os negócios perdidos). Say O tamanho médio da vitória é de 200 pips, a perda média é de 100 pips.

O cálculo é o seguinte;

APPT = (Probabilidade de ganhar x vencedor médio) - (Probabilidade de perda x perda média)

= (50% de 200 pips) - (50% de 100 pips)

= (100 pips) - (50 pips)

= 50 pips por comércio "esperado"

A expectativa final de lucro em um período de tempo é de 50 pips de lucro por comércio em média. O que significa que depois de dizer 60 negociações, nossa expectativa de lucro seria de 3000 pips.

Outra maneira de ver isso é que 30 desses negócios são vencedores de média de 200 pips = 6.000 pips.

Os outros 30 desses negócios são perdedores de média de 100 pips = 3.000 pips.

O lucro líquido está ganhando 6.000 pips menos perdendo 3.000 pips = 3.000 pips.

(Voltar para 60 negócios totais / 3.000 ganhos líquidos = 50 pips por comércio)

Vamos considerar outro sistema de negociação forex com números diferentes.

Desta vez, dizer que o sistema de negociação forex tem uma taxa de ganhos / perdas de 40% com taxa de perda / perda de 4: 1. A média de ganhos é de 200 pips, como no exemplo acima. A perda média é quatro vezes menor, ou seja, 50 pips.

APPT = (Probabilidade de ganhar x vencedor médio) - (Probabilidade de perda x perda média)

= (40% de 200 pips) - (60% de 50 pips)

= (80 pips) - (30 pips)

= 50 pips por comércio "esperado"

Mesmo que nosso sistema não seja tão preciso como o primeiro, devido à sua relação de perda / perda, ainda possui a mesma expectativa de lucro.

Oportunidade de alcançar a expectativa é muito importante.

Outro fator a considerar ao avaliar um sistema de comércio forex é o de "oportunidade de alcançar a expectativa".

Até agora, nossos dois exemplos de sistemas de negociação forex analisados acima foram considerados iguais quanto aos lucros esperados. Ambos mostram um lucro de 50 pips por expectativa de comércio. Qual do sistema acima é melhor será determinado por aquele que tenha a maior freqüência de negócios. Lembre-se que podemos esperar uma média de 50 pips por comércio a longo prazo. Assim, se o primeiro sistema nos deram duas oportunidades de trocas por semana, estaríamos olhando 2 x 50 pips = 100 pips em média de lucro por semana.

Digamos que o segundo sistema de negociação forex nos deu oportunidade de negociar duas vezes por dia, o que significaria que estaríamos olhando lucros semestrais médios de 500 pips. (2 negociações x 5 dias x 50 pips).

Agora, podemos ver que o segundo sistema é cinco vezes mais rentável do que o primeiro.

Outros fatores com diferentes estilos de negociação.

Tenha também em mente que outro estilo comercial ou estratégia poderia ter ênfase em outra parte da fórmula matemática. Por exemplo, um sistema de negociação forex pode ter uma alta taxa de ganhos devido a metas de lucro fechadas. Diga, tome lucro depois de 15 pips com parada de perda de 15 pips. Este sistema possui uma proporção 1/1 de perda / perda de tamanho. Pode ter uma taxa de ganhos de 80%, com muitas oportunidades por dia para o comércio. Se tiver 20 negócios por dia, pode ser um bom sistema. 20 Operações com alvo de 15 pips por comércio. Produziria lucro líquido de 180 pips por dia. Vamos colocar os números em nossa fórmula;

APPT = (Probabilidade de ganhar x vencedor médio) - (Probabilidade de perda x perda média)

= (80% de 300 pips) - (20% de 300 pips)

= (240 pips) - (60 pips)

= 180 pips por dia esperado.

ou outra maneira de expressá-lo é a seguinte;

APPT = (Probabilidade de ganhar x vencedor médio) - (Probabilidade de perda x perda média)

= (80% de 15 pips) - (20% de 15 pips)

= (12 pips) - (3 pips)

= 9 pips por comércio esperado.

= Assumindo 20 transações por dia = 20 x 9 = 180 pips por dia.

Veja como com o tamanho da taxa de ganhos / perdas (1: 1) sendo o mesmo, um sistema ainda pode ser bom, desde que tenha uma boa porcentagem de ganhos / perdas (Este exemplo, 80%), juntamente com muitas oportunidades de negociação.

Exemplo de um sistema de troca de moeda ruim.

Então, você deseja verificar rapidamente um sistema de comércio forex que você acha que é muito bom para ser verdade. A publicidade diz que a taxa de ganhos de 90% "faz o que quer que seja a cada semana".

O que fazemos é analisar os resultados anteriores e comparar os ganhos em dólares com as perdas.

Agora vemos muitos pequenos lucros e ocasionais grandes perdas. Este é o nosso sino de alarme. A maioria dos lucros pode ser eliminada deixando alguns negócios perdidos sair de controle. Isso mostra que o sistema de troca de moeda pode ser rentável desde que o mercado global esteja cooperando para recuperar essas perdas selvagens. Mas a coisa é. E se o mercado não cooperar e continuar em frente a você. Isso significa uma enorme perda potencial que talvez você não consiga recuperar. Quando você vê esse tipo de relação de muitos pequenos lucros em comparação com as grandes perdas infreqüentes, o sistema está mantendo as posições perdedoras na esperança de uma reviravolta. Pessoalmente, eu não gostaria de negociar, como o sistema.

Exemplo de um sistema de negociação REAL vencedor.

Anexei uma conta de negociação real de um grande corretor de Forex que fornece o histórico da conta de negociação das contas de melhor desempenho para o mês em que eles automaticamente entram como uma competição comercial. Clique aqui para ver a declaração comercial.

O comerciante de forex vencedor no mês de agosto de 2008 alcançou um aumento de 434%.

Um resumo da conta é o seguinte;

15 Negociações vencedoras para +646 pips 8 negociações perdidas 0f -86 pips Fez um comércio por dia durante o mês.

Permite nossa fórmula de expectativa;

APPT = (Probabilidade de ganhar x vencedor médio) - (Probabilidade de perda x perda média)

= (65% de 43 pips) - (35% de 11 pips)

= (28 pips) - (4 pips)

= 24 pips por comércio "esperado"

Isso significa que ele / ela negocia 23 vezes por mês, ele esperará fazer com que cerca de 552 pips estejam limpos a cada mês.

Essa proporção de pessoas / perda de tamanho é de 7,5. Isso significa que seus negócios vencedores são sete vezes e meia maiores que os seus negócios perdidos.

Esse é o segredo para este sistema de negociação forex de pessoas! Ele / ela deixa suas posições vencedoras correrem e reduzem suas perdas. Quando se trata de cortar os negócios perdidos, ele / ela é extremamente bom nisso. Dê uma olhada em seus negócios vencedores e perdidos;

Negociações vencedoras (pips);

Negócios perdidos (pips); -23, -1, -9, -21, -4, -9, -21, -19.

Sua taxa de sucesso vencedora de 65% pode não fazer seu sistema parecer fantástico para comerciantes inexperientes à primeira vista. Podemos ver que esta pessoa tomou a abordagem de sacrificar sua taxa de sucesso vencedora, a fim de manter qualquer troca perdida ao mínimo.

Sua gestão de dinheiro mostra que, no terceiro comércio de pessoas, ele perdeu 7,5% do saldo da conta. Como ele / ela estava negociando uma conta muito pequena, esta porcentagem de perda só se traduz em uma perda de $ 126.75. Ele / ela pode ter decidido usar 7.5% do saldo da sua conta como um máximo absoluto para quaisquer perdas? ou decidiu que ele / ela ficaria feliz se ele mantivesse alguma troca perdedora sob a marca $ 150.00? Para contas maiores, o risco de saldo de 7,5% seria muito maior.

Este vencedor de negociação tem uma estratégia muito interessante na medida em que ele sempre faz um comércio por dia, todos os dias.

Para revisar os resultados reais do sistema para os Campeonatos Automatizados de Negociação 2008. Descubra o que fez os três melhores sistemas de robô forex tão bons, aqui.

Quando você avalia um sistema de negociação forex, a primeira coisa a procurar é pequenas perdas em comparação com o tamanho dos lucros. Este é um sinal de que o sistema de negociação forex tem credibilidade matemática que passa a primeira etapa de sua análise. Você quer ter certeza de que o sistema não permitirá condições de mercado inesperadas causar grandes perdas. As perdas devem ser controladas de perto no mercado cambial para manter seu saldo comercial equilibrado. Você deve estar mais do que disposto a sacrificar a porcentagem vencedora de trocas corretas por risco reduzido.

Como uma "regra geral", cada perda deve ser cerca de metade tão grande quanto o potencial lucro vencedor. Em outras palavras, 2: 1 Tamanho Win / Lossratio. Os sistemas com tamanho de perda / perda de 3: 1 ou superior são considerados em uma luz muito boa.

O velho ditado de deixar seus lucros correr e cortar suas perdas baixas faz sentido para quem quer ganhar dinheiro na negociação de qualquer mercado. Em 1912, em uma entrevista, um comerciante do mercado de ações milionário "E. H Harriman" foi solicitado o segredo de seu imenso sucesso. Ele respondeu: "Se você quer saber o segredo de ganhar dinheiro na bolsa de valores, é isso: mate suas perdas. Nunca deixe uma ação correr contra você mais de três quartos de um ponto, mas se for o seu caminho, deixe Corra. Mova suas paradas para trás, de modo que ele tenha espaço para flutuar e se mover mais alto ". Onde Harriman aprendeu isso? Ele dirigiu uma empresa de corretagem que lhe permitiu estudar o que separava os comerciantes de sucesso dos outros.

É importante notar que a fórmula matemática para ganhar sistemas comerciais pode ter ênfase em diferentes partes. Isso significa que não podemos ser dogmáticos sobre o que a fórmula comercial deve ser para o sucesso em todos os casos. Por exemplo, vimos acima de um sistema com um tamanho de perda / perda de 1: 1, bom desempenho, porque a taxa de sucesso de vitoria / perda foi de 80% com muitas oportunidades de negociação. Também vimos a conta da vida real do comerciante que trocou apenas uma vez por dia com um tamanho de vitoria / perda de 7,5 e a taxa de sucesso de vitória / perda de 65% é extremamente boa também.

Com todas essas variáveis diferentes, também precisamos considerar ainda outra - a do tamanho do Drawdown.

Levando em consideração tudo o que discutimos com outra maneira rápida de verificar se o nosso sistema é bom é olhar para o tamanho de retirada. O draw down mostra a quantidade máxima de dinheiro que o nosso sistema perde do ponto mais alto antes de se recuperar.

Gostaríamos de ver o menor possível o tamanho de retirada para manter o equilíbrio da conta comercial tão seguro quanto possível.

Uma melhor curva de eqüidade estável e consistente é melhor. Não queremos grandes cortes bruscos.

Você pode trocar o sistema conforme necessário?

Se as estatísticas do sistema de troca de moeda parecem boas, agora você quer considerar se você pode potencialmente trocar o sistema para obter resultados similares. O sistema exige que você fique colado na tela do computador por horas a fio? Você quer negociar desse jeito? Ou Você só quer gastar 20 minutos por dia comercializando os dados do final do dia? Todas essas decisões precisam ser atendidas. Os sistemas de negociação automatizados conhecidos como robôs de negociação ou consultores especializados podem ajudar com isso. Para mais informações, troque a negociação automatizada, clique aqui.

O passo final é tentar encontrar todas as revisões do sistema de negociação forex de compradores anteriores desse sistema forex particular para ver qual é o feedback geral dos clientes. O que outras pessoas têm a dizer sobre a sua experiência comercial real com este sistema de comércio forex especial? Isso se mantém no ambiente comercial real?

Revise sites como;

Uma palavra de advertência - concorrentes sem escrúpulos podem enviar comentários ruins sobre sua competição ou providenciar para enviar críticas positivas sobre seus próprios produtos ou serviços. Além disso, o site de revisão pode não ser tão independente quanto afirma. Então lembre-se, você precisará usar seu discernimento.

O melhor sistema de negociação forex terá bons índices matemáticos, como discutido no início desta discussão, também permitirá boa oportunidade quanto ao número de negócios que produz, terá uma curva suave de redução de capital, também se encaixará no seu tempo de negociação agenda / estilo de vida.

Além disso, não se esqueça se você compra um sistema de negociação de forex através do Clickbank, você tem a garantia de devolução de dinheiro padrão de 60 dias como uma rede de segurança se você não estiver satisfeito com o desempenho do sistema e você sente que foi aproveitado pelo hyped até publicidade, então, por todos os meios, solicitar um reembolso.

Novo! Comentários.

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Quem disse que os sistemas de negociação automatizados não funcionam? Confira nossa página de teste do robô brainyforex aqui.

O comércio cambial envolve um risco substancial de perda. Leia o aviso legal aqui.

Taxa de vitória: a medida de desempenho mais importante.

Pouco depois da minha publicação na maximização de Kelly, recebi uma série de e-mails de comerciantes que estão desenvolvendo sistemas, mas são compreensivelmente, na minha opinião, um pouco confusos sobre qual critério de desempenho ou critérios a serem usados ao avaliá-los. Eu entendo por que esses comerciantes estão confusos, ou para ser mais exato, o que ou quem os confundiu e por quê?

O critério mais importante a ser usado ao medir o desempenho de uma estratégia de negociação é a taxa de sucesso, a. k.a. taxa de vitoria. Um ano atrás, no post "O que todo comerciante deve saber sobre a taxa de vitoria, o fator de lucro e a relação de remuneração", mencionei uma fórmula que tirei há 20 anos que apareceu pela primeira vez em um livro meu publicado em 2000 e em um poucos artigos em revistas populares. A fórmula descreve a relação entre a taxa de ganhos, a relação de retorno e o fator de lucro:

onde w é o índice de vitórias, expresso como a proporção do número de negociações vencedoras para o número total de negócios, pf é o fator de lucro calculado como a soma dos negócios vencedores dividido pela soma das negociações perdidas e r é a proporção da média ganhando comércio com a perda média de comércio, também conhecido como a relação de recompensa.

Agora, um argumento freqüente é que a taxa de ganhos pode ser baixa, como, por exemplo, 30%, mas a razão r pode ser alta o suficiente para que o fator de lucro resultante seja maior que 1, ou seja, uma estratégia lucrativa. A fórmula para o fator de lucro pode ser derivada da equação (1):

Podemos ver da equação (2) que se w = 0,4 e r = 1,5, então pf = 1,0. Assim, se r for mantido acima de 1,5, então a estratégia será rentável. Então, o argumento é que r talvez seja mais importante do que w, e estratégias devem ser desenvolvidas para r máxima. Por exemplo, as estratégias de tendência seguem normalmente baixas, mas altas.

Vou tentar esclarecer essas questões; As estratégias que seguem as tendências precisam ter alta, mas não há garantia para isso. Não depende da estratégia para decidir qual o valor de r, pois isso dependerá das condições do mercado. Se o mercado se mover para o lado oposto, a seguir a tendência gera um fator de lucro inferior a 1. Esse foi o caso durante o ano de 2011 com a maioria dos fundos que seguem as tendências. A razão r não é algo que pode ser controlado pelo comerciante. Se você confia em esperanças, então você pode medir o desempenho com base na razão r. Mas se você confiar na habilidade, você mede o desempenho com base na taxa de ganhos e na relação r alcançável máxima.

A (s) Fonte (s) da Confusão.

Por que a maioria dos comerciantes e desenvolvedores de sistemas preferem usar métricas, como lucro líquido, razão de Sharpe, razão de retorno, fator de lucro, redução máxima, etc., ao desenvolver sistemas em vez da taxa de vitória direta?

A resposta na minha opinião é que encontrar estratégias com alta taxa de ganhos para a relação de remuneração máxima alcançável r é extremamente difícil quando o uso dos outros índices geralmente facilita o ajuste de curva, mas as estratégias geralmente têm baixa taxa de ganhos, na faixa de 40% a 60 %, mas alta taxa de retorno r, como resultado da otimização. De fato, isso é o que a maioria das ferramentas de desenvolvimento de estratégias baseadas em redes neurais, otimização genética e programação costumam realizar por sua natureza. Essas abordagens algorítmicas foram aplicadas com sucesso em muitos campos, mas são mal aplicadas no caso do desenvolvimento do sistema comercial. Uma das razões é que eles geram sistemas otimizados TYPE-I eo viés de mineração de dados é muito alto.

Ainda mais importante é o fato de que o risco de arruinar uma estratégia de negociação depende principalmente da sua taxa de vitoria. Quanto menor for a taxa de vitoria, maior risco de arruinar. No caso especial de ruína devido a perdedores consecutivos, isso pode ser visto a partir dessa equação simples:

onde ROR é o risco de ruína, w é a taxa de vitoria e R é o inverso de porcentagem de risco. Pode-se observar que, para porcentagem de risco fixo, por exemplo, 2% do capital, o risco de queda diminui à medida que w aumenta. No entanto, perdedores consecutivos são um caso especial de ruína e, em geral, a probabilidade é maior. Este caso especial foi usado para mostrar a importância da taxa de ganhos.

Se você não pode desenvolver uma estratégia com uma taxa de vitoria suficientemente alta, superior a 70% na minha opinião, independentemente do valor de uma relação de recompensa suficientemente alta, o risco de ruína é alto. Estratégias com baixa taxa de ganhos que parecem boas durante o teste de backtest ou mesmo funcionam bem durante os primeiros dois anos de negociação real podem confiar na sorte e, especificamente, na relação de retorno restante alta. Os fornecedores de software que implementam vários tipos de métricas para auxiliar os comerciantes no desenvolvimento de sistemas de negociação costumam fazê-lo porque oferece muitas mais opções de estratégias de ajuste de curva que parecem ter um fator de lucro elevado e uma relação de retorno à custa da taxa de ganhos. Essas estratégias correm alto risco de arruinar porque eles fazem pressupostos irrealistas sobre o comportamento futuro dos mercados, como, por exemplo, que o mercado continuará recompensando um comerciante com uma baixa taxa de ganhos por um longo período de tempo.

Atualização: Jeff here & # 8230; Eu codifiquei a taxa de vitória em uma função que você pode usar em suas próprias estratégias. Faça o download aqui.

Sobre o autor Michael Harris.

Michael Harris é um especialista em negociação e um desenvolvedor de software avançado de reconhecimento de padrões para o benefício da posição e swing traders. Michael desenvolveu o software APS Automatic Pattern Search, que recebeu grande aclamação e recentemente Price Action Lab, um programa que inclui um indicador de análise técnica avançada com base em padrões de preços, chamado p-Indicator. Ele também fornece serviços de consultoria sobre desenvolvimento de sistemas de negociação e análises de mercado para investidores institucionais e fundos de hedge. Nos últimos anos, Michael também fez trabalho para várias empresas financeiras diferentes, onde desenvolveu um programa de otimização de carteira de títulos e sistemas de negociação de commodities e estoques. Desde 1989, ele tem sido um comerciante ativo. Michael também é um autor de melhor venda. Seu primeiro livro "Short-Term Trading with Price Patterns" foi publicado em 1999. Os outros dois livros "Stock Trading Techniques with Price Patterns" e "Rentabilidade e negociação sistemática" foram publicados em 2000 e 2008, respectivamente.

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Obrigado pela postagem e isso me fez saber sobre a taxa de vitória. Quais métricas você recomenda usar na otimização para escolher o melhor resultado?

Eu não penso que a taxa de vitória é adequada porque acredito que o máximo de retirada deve ser considerado enquanto a taxa da vitória não.

Eu apenas otimizo as saídas porque otimizar entradas aumenta consideravelmente o viés de mineração de dados. Veja um artigo anterior que Jeff postou e # 8220; Optimization and Curve-Fitting & # 8230; & # 8221;

Dito que entendi sua pergunta. É uma boa. Mas considere que o facto de que a taxa de vitória é 100% a retirada do comércio fechado é exatamente 0. Por isso, eu não implica que se deve tentar encontrar o Santo Graal, mas isso significa que o aumento da taxa de vitórias naturalmente diminui a redução e especialmente o risco de arruinar. No entanto, eu entendo que uma taxa de alta vitória nem sempre é possível como você provavelmente implica. Nesse caso, você poderia considerar maximizar uma função linear da forma:

onde a, b, c são pesos, w é a taxa de ganhos, D é a redução e X é algum outro parâmetro, como, por exemplo, o fator de lucro ou lucro líquido, etc.

No entanto, isso ainda não tira do fato de que a taxa de vitória é a medida de desempenho mais importante. Além disso, a otimização sempre aumenta o viés de mineração de dados e você arrisca gerar uma amostra comercial que não é representativa da população. Bem, eu nunca disse que o desenvolvimento do sistema comercial é fácil ...

Eu tenho que discordar de que a taxa de vitória é a medida de desempenho mais importante. E, de fato, uma taxa de vitoria muito alta pode ser enganosa.

Por exemplo, vamos ter 2 sistemas. Cada um fez 5 negócios. O primeiro sistema teve 4 perdas de US $ 100 e 1 vitória de US $ 500, dando uma taxa de 20%. O segundo sistema teve 1 perda de US $ 500 e 4 vitórias de US $ 100, dando uma taxa de ganho de 80%. Olhando para a taxa de vitória, o segundo sistema é superior, apesar de perder dinheiro. Preferiria o primeiro sistema.

Um sistema poderia ter uma taxa de 100% de vitória e ainda ser inferior se o total de suas vitórias for menor que um sistema com uma taxa de vitoria menor, mas um lucro maior.

Porque estamos todos nessa para ganhar dinheiro, acho que devemos medir a qualidade do sistema (ou seja, lucros versus perdas), em oposição ao fato de que o sistema tem mais negociações vencedoras versus negociações perdidas, mesmo que seja difícil o tamanho da perda os negócios são maiores que o tamanho dos vencedores.

Na minha opinião, a expectativa, MAR, ou a razão Sortino seria medidas muito melhores.

& # 8220; O primeiro sistema teve 4 perdas de $ 100 e 1 vitória de US $ 500, dando uma taxa de 20%. O segundo sistema teve 1 perda de US $ 500 e 4 vitórias de US $ 100, dando uma taxa de ganho de 80%. & # 8221;

Você compara um vencedor com um perdedor. O ponto é dado dois sistemas vencedores equivalentes em termos de lucro, você prefere a taxa de vitoria baixa ou alta?

& # 8221; O primeiro sistema teve 4 derrotas de US $ 100 e 1 vitória de US $ 500, dando uma taxa de 20%. # 8221;

Você espera obter uniformemente 4 derrotas e 1 vitória por cada 5 negociações? Você pode obter 8 perdedores seguidos e, em seguida, 2 vencedores e ainda sua taxa de vitória será de 20%. Enquanto isso, o sistema será quebrado. Este é o ponto e esta é a razão do risco de arruinar a demanda de cálculo que ganha a taxa & gt; 50%, caso contrário, nem faz sentido falar de atingir um certo nível de equidade antes de se arruinar. Muitos fundos de tendência foram arruinados em 2011 e # 8211; 2012, porque se baseavam exatamente na idéia que você descreveu, ou seja, uma taxa de baixa vitória e uma alta relação de retorno. Durante o whipsaw, eles geraram perdas suficientes para causar retração substancial. Você quer evitar isso. Uma maneira de fazer matemática diz é aumentando a taxa de vitória. É por isso que é a medida de desempenho mais importante. Nunca disse que é a única medida importante. Obviamente, a relação Sharpe ou a taxa de classificação também são importantes. A relação High Sharpe contribui para a significância dos resultados, por exemplo, porque a estatística t é uma função de forro (estatísticas t = taxa de Sharpe vezes raiz quadrada do número de anos)

A alta expectativa é boa, mas essa métrica é uma função linear da taxa de ganhos. A maior expectativa (expectativa dividida pela perda média) para uma dada remuneração R é obtida para a taxa de ganhos de 100% Basta olhar para a fórmula:

Expectativa = w (R + 1) & # 8211; 1 onde R = razão de pagamento.

Assim, se w = 0,5 e R = 2, você espera ganhar US $ 0,5 por cada $ 1 arriscado. Isso ainda não é bom. Para w = 0,5 e R = 3, você ganha $ 1 por cada $ 1 arriscado, ou seja, marginal. Você deve aumentar a taxa de vitórias porque é difícil obter R & gt; 3.

Esta função é máxima quando w é máximo ou R é o máximo. Você pode escolher entre os dois, mas por razões mencionadas anteriormente, eu prefiro o máximo possível w e R & gt; 1.

Se a taxa de vitória fosse o parâmetro mais importante, então Victor Niederhoffer e Long Term Capital Management ainda seriam relevantes hoje. Em vez disso, o controle de risco e MAR é o mais importante, como evidenciado pela miríade de sistemas baseados em tendências de sucesso. Black Swans pode destruir um sistema de alta taxa de ganhos com bastante facilidade se o controle de risco for fraco. Pegue uma opção de estratégia de venda, por exemplo. Taxas de vitoria muito altas, mas tudo o que é preciso é um desastre causando uma catástrofe. Eu não desejaria ser poucas opções de chamadas de CHF 2 semanas atrás, quando o governo suíço retirou a peg para o Euro!

& # 8220; Se a taxa de vitória foi o parâmetro mais importante, então Victor Niederhoffer e Long Term Capital Management ainda seriam relevantes hoje. & # 8221;

Niederhoffer era um vendedor de opções nua. Nenhuma relação com um comerciante do sistema da maneira como é discutido aqui. O Gerenciamento de Capital de Longo Prazo foi um fundo de alavancagem excessiva e também não relacionado à nossa discussão.

Em vez disso, o controle de risco e MAR é o mais importante, como evidenciado pela miríade de sistemas baseados em tendências de sucesso e # 8221;

Eu não sei sobre myriads & # 8221 ;. Controle de risco e MAR são importantes em todos os casos. MAR é CAR / DD e um alto MAR não exclui uma redução elevada se CAR é alto. Um sistema com 20% de CAR e 20% de redução tem o mesmo MAR que um sistema com 60% de CAR e 60% de redução. Qual você prefere com base em MAR sozinho?

& # 8220; Black Swans pode destruir um sistema de alta taxa de ganhos com bastante facilidade se o controle de risco for fraco. & # 8221;

Cisnes pretas eliminará todos os sistemas se o controle de risco for fraco. Isso tem pouco a ver com a taxa de ganhos. Uma retirada do cisne negro não se importa com a velocidade da vitória antes de ocorrer.

Eu irei contra a multidão e concordarei com sua avaliação em WR%. Um elevado WR% também permite o uso de várias ferramentas estatísticas para avaliar a quebra do sistema e pode ser psicologicamente mais fácil de negociar à medida que você está ganhando mais do que perder.

Descobri que as estratégias de reversão de curto prazo podem ser um ótimo lugar para começar a desenvolver um sistema se um WR% alto é o que você está procurando.

Eu concordo com o autor e Ryan. Não consigo pensar em qualquer motivo de som porque alguém preferiria ganhar com menos frequência do que perder. A inversão média e também a negociação de swing são bons lugares para negociação de alta taxa de vitórias. Os seguidores da tendência são forçados a passar de prazos mais longos e a baixa taxa de vitórias é o resultado de seus sistemas falhando quando não há nenhuma tendência. Nenhum adepto da tendência quer perder dinheiro mesmo quando não há tendência. A verdade é que a tendência seguindo os sistemas não é robusta no design. Muito bom artigo e o autor ofereceu algumas fórmulas úteis acima.

A evidência está ao redor:

Trabalho de sistemas de reversão média (MR) & # 8211; High WR% é otimizado para. Geralmente, eles precisam de mais parâmetros e otimização para serem lucrativos a longo prazo;

Trabalhos de sistemas de tendência (TF) & # 8211; High R é otimizado para. Eles geralmente precisam de menos parâmetros e otimização para serem lucrativos a longo prazo.

O WR% é irrelevante para o Risco de Ruína se você não pode quantificar o risco em primeiro lugar. Ele já foi destacado neste blog antes, pára de danificar os sistemas MR e o melhor desempenho vem de não ter nenhuma parada. Claramente, um compromisso longe do risco infinito deve ser feito dando uma paragem muito solta para que apenas uma pequena fração dos negócios saia em uma parada de perda & # 8211; então eles estão sempre funcionando com alto risco aberto. Os sistemas TF, por outro lado, sempre saem sempre em paradas. Eu diria que o risco de cauda (risco de arruinar) é mais quantificável em um sistema TF e, portanto, mais seguro do que um sistema MR. A maior contagem de parâmetros e otimização necessária em um sistema de MR apenas piora o problema, a menos que você tenha muito cuidado para evitar o ajuste de curva.

No entanto, os sistemas de MR são muito mais fáceis de negociar e mais rentáveis no curto prazo, apesar de serem mais arriscados. Mesmo que um sistema TF funcione tão bem, quem quer sentar-se através de uma redução de vários anos? O autor claramente prefere isso. Nada de errado com isso.

Ou você é um comerciante de reversão média ou um comerciante que segue a tendência. O debate nunca vai acabar!

Concordo com alguns dos pontos que você fez, mas eu não concordo com a seguinte declaração:

& # 8220; O WR% é irrelevante para o Risco de Ruína se você não pode quantificar o risco em primeiro lugar. & # 8221;

A incapacidade de quantificar o risco devido ao fato de ser uma função dependente do caminho não implica que WR% seja irrelevante. Isso implica apenas que o risco não é conhecido, mas o que se sabe é que depende da taxa de ganhos.

& # 8220; Mesmo que um sistema TF funcione também, quem quer sentar-se através de uma redução de vários anos? O autor claramente prefere isso. & # 8221;

Você poderia apontar onde no meu artigo eu disse que eu prefiro sentar-se através de uma redução de vários anos? Estou curioso como você concluiu isso. Eu acredito que um comerciante deve usar os sistemas TF e MR porque eles são complementares. Meu ponto é que, em ambos os casos, WR% deve ser alto e é um equívoco que os sistemas de TF podem ter uma taxa de ganhos baixa, muito abaixo de 50%, e ainda ser lucrativo no longo prazo. Como você apontou corretamente, isso depende da otimização de R.

Os sistemas que seguem a tendência raramente geram amostras representativas durante o teste de retorno e, mesmo quando testados em vários mercados, e é bastante impossível avaliar sua importância. A maioria dos seguidores de tendência conta com a sorte e a razão pela qual a maioria dos fundos usam sistemas TF é porque eles não podem mover o tamanho com os sistemas MR. Existem exemplos de fundos que tentaram MR e eles foram derrubados. Na minha opinião, TF com baixa taxa de vitória é uma desculpa para dizer # 8220; eu tenho um sistema & # 8221; quando, na verdade, não há nenhum sistema, exceto um processo aleatório. MR é uma história diferente. As amostras podem ser representativas, mas, como você apontou corretamente, pára de ferir. No entanto, estou convencido de que os sistemas TF com baixa taxa de ganhos nunca podem ser robustos. Obrigado.

"Mesmo que um sistema TF funcione tão bem, quem quer sentar-se através de uma redução de vários anos? O autor claramente prefere isso. "

Obrigado por me pegar neste & # 8211; escrevendo pobremente da minha parte, eu estava tentando dizer que você parece preferir MR em vez de TF.

Não é claro para mim como você chegou à lógica em seus pressupostos sobre a tendência, seguindo sendo # 8220; lucky & # 8221; e & # 8220; nunca pode ser robusto & # 8221; & # 8211; Eu acho exatamente o oposto! As tendências existiram nos mercados há séculos e seria seguro assumir que as tendências existirão no futuro, desde que o comportamento e a psicologia do agrupamento façam parte dos mercados livres. Isso é robusto.

Apesar da natureza contra-intuitiva do baixo nível de WR, as estratégias de seguimento seguem, um corpo cada vez maior de literatura acadêmica mostrando que realmente funciona. E há muitas amostras representativas de backtesting voltando décadas para apoiá-lo.

Se um comerciante tem um sistema que negocia longo e curto em mercados suficientes não correlacionados, limita as perdas em períodos de tendência barulhentos e obtém uma tendência que dura meses ou anos, esse sistema pode ser consistentemente lucrativo apesar do baixo índice de WR.

Um tema polarizador! Obrigado por criar alguns pontos valiosos.

Obrigado James. Sim, o tema está polarizando. Eu não estou contra TF. Eu apenas argumento que a taxa de vitória deve ser maior do que algumas pessoas pensam que deveria ser.

Não é claro para mim como você chegou à lógica em seus pressupostos sobre a tendência de seguir sendo "sortudo" e "nunca pode ser robusto" e # 8221;

Como Ed Seykota diz, & # 8220; Todos os negócios do sistema são, em última instância, discricionários. & # 8221 ;. É melhor avaliar o sistema qualitativamente. Se você remover algumas regras do sistema, isso funcionará muito mal? Você pode conectar o sistema para trocar novos mercados sem alterar os parâmetros? Os índices são importantes, mas o sistema deve ter sentido para você e se adequar ao seu estilo.

& # 8221; Se você remover algumas regras do sistema, isso funcionará muito mal? & # 8221;

Este é um teste importante.

& # 8220; Você pode conectar o sistema para trocar novos mercados sem alterar os parâmetros? & # 8221;

Teste extremamente importante.

& # 8220; o sistema deve ter sentido para você e se encaixa no seu estilo. & # 8221;

Isso também é importante.

Todos os bons pontos. Obrigado.

Ed Seykota é uma fonte de inspiração. Alguém sabe o que sua porcentagem de vitoria / perda estava em seus sistemas? Tenho a sensação de que sua porcentagem de vitória foi inferior a 50% e, no entanto, ele teve um enorme sucesso durante um longo período de tempo.

Em 1988, quando comecei a desenvolver o sistema de negociação com o System Writer Plus (um antepassado da Tradestation), usei um cruzamento triple para TF e meu parceiro e fiz 120K em alguns meses negociando futuros de moeda. O sistema funcionou bem por mais um ano. Então, deixou de funcionar de repente em 1991 e perdemos alguns dos lucros antes de abandoná-lo. Nunca funcionou desde então. Eu digo isso porque o que funcionou no passado raramente funcionou hoje em dia. Possivelmente, a taxa de vitórias desse time foi de cerca de 30%. Hoje em dia, meu ponto é, uma taxa de baixa vitória pode levar a uma ruína.

Conversa interessante de fato! Isso pode estar fora de uma ligeira tangente do tópico original, mas pensei que eu deveria colocar meu valor de 2c de qualquer maneira e o seguinte poderia oferecer um compromisso das opiniões expressas.

Diferentes estratégias, como a MR e a TF, se complementariam na medida em que provavelmente funcionarão bem em diferentes condições de mercado e minha visão é que um conjunto de estratégias complementares são mais fáceis de negociar do que cada uma isoladamente. Você pode justificar taxas de vitórias diferentes devido à natureza de cada estratégia. Uma maneira de aliviar a dor & # 8217; de negociação pode ser ajustar o tamanho da sua posição, dependendo da forma como cada sistema está sendo executado.

Isso adiciona complexidade, mas pode adicionar ao desempenho total.

O Dr. Howard Bandy sugere usar seu dimensionamento de posição Safe-f para este propósito e também descreve como você faria a medida do desempenho de um sistema enquanto ele estava sendo negociado.

& # 8220; Diferentes estratégias, como MR e TF, se complementariam na medida em que provavelmente funcionarão bem em diferentes condições de mercado e # 8221;

Na verdade eles se complementam. Eu acho que mencionei isso em uma das minhas respostas. Bom ponto.

Michael, obrigado pelo artigo muito interessante e por todas as suas respostas aos comentaristas.

Agradeço que você mencione o risco de sobre otimização e viés de seleção. Desculpe-me, não estou entendendo: não é possível otimizar o mais facilmente com a taxa de ganhos?

O tamanho da amostra ainda pode diminuir abaixo da significância estatística. E / ou o processo de otimização pode gerar uma combinação de parâmetros aleatórios, como você descreveu. Em qualquer um desses casos, alguém poderia ser induzido em erro por uma taxa de vitoria nominal muito alta, não?

Eu presumo que você deve defender a taxa de ganhos em um contexto de alta significância estatística e replicação comprovada fora da amostra. Além disso, como você ressalta, deve haver um tamanho mínimo de efeito # 8220; # 8221; obstáculo para que qualquer sistema precise limpar para valer a pena negociar.

Todos os comentários foram apreciados. Desde já, obrigado.

& # 8220; não é possível otimizar demais tão facilmente via taxa de ganhos? & # 8221;

Absolutamente. É feito todo o tempo. Todas as métricas de desempenho podem ser otimizadas e até mesmo liner ou funções não-lineares delas (ver comentário anterior).

Eu presumo que você deve defender a taxa de vitórias em um contexto de alta significância estatística e replicação fora da amostra comprovada e # 8221;

Exatamente, este é o ponto. I & # 8217; m não contra as outras métricas de desempenho. Eu só digo essa taxa de vitoria nos mais importantes mesmo no caso de seguimento de tendência. Claro, não implica que a relação de recompensa possa ser qualquer coisa e não prestar atenção nela. Isso se resume a isso: se houver uma amostra representativa suficiente, a taxa de vitória é aproximadamente igual à probabilidade de sucesso do próximo comércio. Eu quero que isso seja alto. Se for baixo, então uma série de perdedores pode arruinar meu sistema antes que a próxima tendência chegue. É simples de um argumento, mas também é justificado matematicamente. Assim, eu argumento que os seguidores de tendências com baixa taxa de vitórias sabiamente estão jogando e eles apenas esperam que uma tendência chegue antes de uma série de perdedores ou uma série de perdedores seguido por uma tendência medíocre que não basta para cobrir parte das perdas. Obrigado.

& # 8220; Michael, obrigado pelo artigo muito interessante e por todas as suas respostas aos comentadores. & # 8221;

Obrigado, agradeça também ao nosso anfitrião Jeff, que está fazendo um excelente trabalho aqui.

Você é bem-vindo. Devo agradecer a todos pelos excelentes comentários. Eu sei que muitas pessoas estão obtendo muito valor de lê-las.

Ótimo artigo. Embora a taxa de vitórias seja muito importante, uso outros métodos para avaliar o desempenho do sistema. Nada por si só é representativo na minha opinião, ele deve ser usado com outras métricas para chegar a uma conclusão.

Eu estava indo sobre o seu produto Price Action Lab e descobriu que sua abordagem é muito semelhante à minha. Muito do que faço é a geração automática de sistemas, pois sinto que é a maneira mais fácil de jogar nos mercados. Como você, não entendi a abordagem de pesquisa GA / GP / NN, pois introduziu tanta aleatoriedade que aparentemente congratula-se com o ajuste da curva.

Tal como acontece com qualquer pesquisa automática, os resultados devem ser verificados. No seu blog você dá muita informação sobre isso, o que é fantástico. Uma abordagem que eu estou fazendo a hipótese de fazer é em vez de separar versos na amostra de amostra, eu tomarei todo o conjunto de dados e os meus para sistemas de negociação. Cada desempenho do sistema individual dessa pesquisa é usado como referência. Então, faço a busca N vezes novamente; cada vez que eu selecionarei aleatoriamente um intervalo de dados para pesquisar. Cada uma dessas pesquisas N buscará modelos que podem ou não estar na pesquisa de amostra completa inicial. Conclua as instâncias em que a busca por intervalos surgiu com o mesmo sistema de negociação (ou similar). Quanto mais vezes um sistema é repetidamente descoberto, mais robusto é o sistema. Um passo adiante seria fazer um teste fora da amostra. Como você selecionou aleatoriamente um intervalo, existe a outra metade dos dados. Teste os modelos contra essa outra metade e compare o desempenho com a pesquisa de amostra completa e a ideia # 8230 é quanto mais próximo o desempenho, melhor.

Ame seus pensamentos sobre este agradecimento.

Eu concordo que é preciso usar outras métricas além da taxa de ganhos. Um que eu uso é o fator de lucro. Eu não considerarei nenhum sistema com PF 1 é preferível, mas dado que DD é pequeno, geralmente, e lt; 15%.

O procedimento de mineração de dados que você descreveu é interessante desde que a amostragem seja feita sem substituição. Se a substituição ocorrer, o viés de mineração de dados aumenta devido à reutilização de dados. Eventualmente, depois de cerca de N = 7 viés de mineração de dados já é muito grande. Se, além disso, a amostra fora de amostra para algum N = k se torna na amostra para alguns N = M, há envoltórios de dados envolvidos e o significado dos resultados é de cerca de 0. Isso é claro se eu entendi corretamente o que você é fazendo.

Um método que eu prefiro envolve a validação cruzada primeiro do método de mineração de dados usando dados aleatórios. Se o método for sólido, ignore os testes fora da amostra e use os modelos de benchmark. Execute backtests de portfólio para aumentar as amostras. Aqui está um exemplo: priceactionlab / Blog / 2013/05 / enganado por teste fora da amostra /

Obrigado. Comentário interessante.

O método que propus é essencialmente uma maneira de avaliar a consistência do sistema comercial. Se todos os negócios feitos ao longo de todo o período de teste tiveram o mesmo desempenho, então ele deveria ser descoberto sempre que fosse procurado por intervalos menores.

Observação astuta na amostragem sem substituição. O N máximo deve ser igual ao tamanho do intervalo e ao tamanho do OOS.

One question I had is given your metric based system search, wouldn’t you always have to use all the searched systems to minimize selection bias? Are there any procedures you take to filter out some potential candidates? For example, I understand that you suggested portfolio backtesting. Let say you discovered 500 models. All match your desired performance. You then do a portfolio backtest. Half of that sample become inferior when you test it on a correlated instrument. What then? I feel there is subjectivity involved passed this point.

Can you further elaborate on your method of cross validating on random data? I am not following.

“Let say you discovered 500 models. All match your desired performance. You then do a portfolio backtest. Half of that sample become inferior when you test it on a correlated instrument. What then? I feel there is subjectivity involved passed this point.”

You are correct and this is the reason. The final system includes all 500 systems and no selection is made based on any test. The portfolio backtest is applied to a a system that consists of all 500 systems and if it fails then all 500 systems are rejected.

In reality, the number of systems is much less than 500.

“Can you further elaborate on your method of cross validating on random data? I am not following.”

This is an involved process and maybe the subject of another article. If you apply a data-mining algo to random series and you get many systems that satisfy the metrics, then this could mean that the algo is curve-fitting to noise. The number of systems should be less than 10% of what you get when using the actual data. In my experience NN/GP/GA all fail this test as they fit to noise.

Ótimo artigo. What do you think about trailing stops and chandelier exit stop trading systems? Do you think that exits are more important than entries? Someone I know is managing a fund out of Cyprus and he uses your Price Action Lab software. I noticed that trailing stops are not one of the exit choices. He told me that he has been successful with it and I am thinking of buying it. I have not had any success with NNs in the past and I have also used genetic programming but results suffer from curve-fitting. Also, what do you think about maximizing the Sharpe ratio. Agradeço antecipadamente.

Trailing stops may allow “letting profits run and cutting losses short” and are especially useful to trend followers but during backtesting can lead to curve-fitted results. See this article for more details: priceactionlab/Blog/2012/06/trailing-stops-and-curve-fitting-in-trading-system-development/

I also believe that entries and exits are equally important and my experience says that systems with random entries are artifacts of curve-fitting. However, opinions may vary on this issue.

The Sharpe ratio is an important parameter because it is directly related to the statistical significance of the results (see formula in earlier comment) but focusing on it may cause you to reject some good ideas that you could latter improve. In my opinion this parameter should not be optimized but only be used to evaluate the results. Otherwise optimization may be to circularity, i. e., the results are good because they were forced to be good. Obrigado.

Thank you Michael. Very interesting thoughts for more testing.:)

If win rate were the most important factor to maximize, then all of the billion dollar CTA’s wouldn’t exist. Successful trend-following strategies often have 30%-40% win rates (not 70% or higher). How are they profitable? Because the average win is twice as much as the average loss.

Profit expectancy is the most important factor to maximize, which takes into account probabilities of win and loss, AND the accompanying profits per trade.

The goal of trading is not to be right (win-rate) it’s about being profitable.

Obrigado pelo seu comentário.

Profit expectation (long-term) = w x avgwin +(1-w)x avgloss.

Since this is a linear function in win rate w, it is maximum when w is maximum.

The fact that CTAs have low win rates does not imply that win rate is not the most important parameter. It implies that there are limitation in the way they trade. Ask any CTA and he will tell you that he would love to have a higher win rate.

There are also additional considerations:

(1) Trend following is only one specific trading style. Other popular styles requite high win rates because the payoff ratio is low.

(2) Survivorship bias: when considering only the successful CTAs, this ignores many unsuccessful ones that went bust.

“The goal of trading is not to be right (win-rate) it’s about being profitable.”

As you can see from the equation I wrote, the goal of trading is indeed to be right as often as you can because that increases profitability. If you would like to be just profitable, you could manage that with lower win rates. But a higher win rate will increase profitability and this was the main point here. The fact that some people cannot do it it does not mean that others should not try. Theoretically one can be profitable with a 10% win rate but a long whipsaw period will take its toll on equity.

The point that almost everyone here (including the author) is missing is that win rate and payoff ratio are inherently linked. Raising the win rate lowers the payoff… raising the payoff lowers the win rate. This is a mathematical fact. Being able to raise one without lowering the other is the “holy grail” of trading and is not, and never will be, attainable. If the author would like to show his math to prove me wrong then go ahead and try… you can’t do it, it’s IMPOSSIBLE.

You can skirt the issue by comparing apples to oranges all you like (as done in the comments above), but unless you can “unlink” win rate from payoff ratio then win rate is no more important a factor than anything else when it comes to risk of ruin (or risk of drawdown).

Unless the author can do this then I think the next comment should be a post by him saying “I’m sorry, I’m wrong. Win rate is no more important than win SIZE when it comes to risk of ruin.”

And by the way, saying that Victor Neiderhoffer was a naked option seller doesn’t dispute the point of one of the previous commenters… it PROVES IT. Naked option sellers are the ultimate example of why a “high win rate” doesn’t necessarily work over the long run. Their win rate is 100% with a very small payoff ratio on each transaction until that big market move comes along… then suddenly that win rate doesn’t mean a darn thing anymore.

Those leaving comments who refer to expectancy as the most important attribute to system design are correct. There is no arguing this fact… and if you continue to do so you show your absolute ignorance of one of the basic precepts of actually understanding trading.

Jim, I think you should read the article carefully before commenting. You wrote:

“This is a mathematical fact.”

Which the author has detailed in his books and papers 15 years ago, as stated in the article:

The article states:

“If you rely on hopes then you can measure performance based on the ratio r. But if you rely on skill, then you measure performance based on win rate and for maximum achievable ratio r.”

This means that you try to achieve maximum win rate for maximum achievable or desirable payoff ration.

“and if you continue to do so you show your absolute ignorance of one of the basic precepts of actually understanding trading.”

On the contrary, most of those that talk about expectancy are probability fools. Expectancy is nothing more than the average trade. It is not expected value. Only for sufficient samples it become expected value. That means many many trades.

This may help you to get up to speed:

BTW, expectancy is a linear function of win rate. The higher the win rate, the higher the expectancy for given payoff ratio.

Look at the equation:

E = avgwin x w – avgloss x (1-w)

= (avgwin+avgloss)x w – avgloss.

Therefore, E is maximum when w, the win rate, is maximum. Since one cannot control avgloss in general, maximizing w maximizes expectancy in general.

I recommend that you get up to speed with these simple equations. They say the whole story and debunk your claims that are based on wishful thinking and not on mathematical facts.

Again you are INCORRECT.

I recommend that YOU “get up to speed” by using the correct methodology for the situation at hand (trading). Unless you plan on placing only ONE trade in your trading career your 8th grade algebra is useless.

In your example the win rate is the determining factor solely because the “simple equation” is bound by the win rate being positive (above 50%) and is therefore INVALID for a proper calculation in any situation that does not have a static binary input/outcome. For anything else (including trading MORE THAN ONCE) it is INVALID as a measure of risk, especially risk of ruin. It works fine for some of the situations but not all. In case you missed it somewhere along the way, that’s not how math is supposed to work.

You are providing a disservice here for anyone who is actually considering putting their money at risk in the market by using simple “coin flip” formulas to explain risk of ruin in a situation where they are not necessarily applicable.

Novamente & # 8230; a higher win rate DOES NOT GUARANTEE MAXIMIZING EXPECTANCY. I (and many other profitable traders) found the flaws in your examples/arguments many years ago… thankfully before it cost me all of my trading capital.

Here’s some parting advice for you (and anyone reading these comments); put down the high school algebra book and actually design some trading systems and you’ll find the answer isn’t as simple as presented by the author of this post.

I think what Michael Harris is saying is simple as this:

System 1: R:R 3:1, win rate 60%

System 2: R:R 3:1, win rate 70%

Which system do you prefer? In both cases the R:R is the maximum one can get from price series. But let’s say you can increase R:R to 4:1.

System 3: R:R 4:1, win rate 60%

System 4: R:R 4:1,win rate 70%

Now, which system do you prefer from 3 and 4?

Toss a coin with prob of heads 50%. What is the prob of 4 losses in a row? Ans.(0.5)^4.

Now toss acoin with prob of heads 70%. The prob of 4 consecutive losers is (0.6)^4.

Which coin do you prefer? Obviously, the highest prob of heads the better for given R:R. This is common sense. I thought this article was not really necessary but after I see that some do not understand the importance of a high win rate I think it was a good one.

If that is what he is saying then he should say that a higher win rate is PSYCHOLOGICALLY superior, not mathematically superior… end of story.

Jim & # 8211; Emanuel and the author are correct. If you do not understand that wining bias is necessary in trading but you rely on expected high payoffs that may never come then you are probably ruined by this time I post my reply.

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How Winning In The Stock Market Boils Down To Simple Math.

What percentage of the time do you think a trader needs to have winning trades in order to be consistently profitable over the long-term? 60%? 70%? 80%?

What if I told you that some of the best equities traders I know have a win rate of only 50%, and some very successful swing and position traders even have a batting average as low as 40%?

If you’re brand new to stock trading, you understandably may find this hard to believe, but I assure you it’s reality. Read on to learn why…

Naivety Of A Newbie.

As a newbie stock trader in the late 1990’s, I was convinced one needed to have a win rate of at least 70-80% in order to make a successful living trading the stock market.

Damn, was I wrong!

On the contrary, such a high percentage of winning trades is not at all necessary in order to rake in trading profits year after year.

But wait, you say. How can a trader or investor who is only netting a gain on 4, 5, or 6 out of every 10 trades still come out a consistent winner in the end?

The answer simply comes down to understanding that…

Profitable Trading Is Only A Numbers Game.

To bring home the bacon as a trader, one only needs to ensure that the average gains of one’s winning trades are substantially larger than the average losses of one’s losing trades. Confira e # 8230;

Assume a trader buys and sells 10 different stocks and the outcome is as follows:

5 winning trades closed with an average gain of $400 each = +$2,000 gain (5 * $400) 5 losing trades closed with an average loss of $200 each = $1,000 loss (5 * -$200)

What is the net result of those 10 roundtrip trades with “only” a 50% win rate? A cool net gain of $1,000 (you don’t even need to be a mathematician).

It makes sense, right? It also makes a lot of dollars (sorry, can’t refuse the occasional pun).

Superstar Stock Pickers Not Required.

When I eventually realized that consistently profitable trading is merely a numbers game that requires a slight mathematical edge (much like card counting in blackjack), it was fantastic news for me!

It meant that I did not have to be a superstar stock picker, or even a really good one, in order to be a stock market winner.

Rather, I only needed to develop a trading system that ensured my average winning trades were significantly larger than my average losing trades.

Over the past 11 years that I have been tracking and reporting the performance of every single stock and ETF swing trade in my Wagner Daily newsletter , my average win rate has only been around 55 to 60%.

However, the dollar amount of my average winning trade to average losing trade has been roughly 2 to 1.

In a strongly trending market, the ratio of average winner to average loser can be even higher.

For example, my average winning stock trade in Q2 of 2016 was +11.15%, while the average losing trade was -4.45%.

This equates to a win/loss ratio of 2.5 to 1 for the quarter (detailed trade stats here).

The great news is that making sure your winning trades are larger than your losing trades is easier than one might assume.

How To Tilt The Edge In Your Favor.

Ensuring the necessary mathematical edge for consistently profitable trading only requires the discipline to do three things consistently.

1.) Stay With The Trend Until It’s No Longer Your Friend.

When you are holding a trade that is steadily moving in your favor, it is absolutely imperative to let those profits ride as long as the stock or ETF maintains that trend!

In healthy markets, leadership stocks (usually small to mid-cap stocks with strong earnings growth and high relative strength) are driven by the huge momentum and demand of institutional buying.

After a stock breaks out of a valid base of consolidation and enters into a steady trend, that trend typically remains intact for many months, or even years.

Furthermore, the longer a trend has been in place, the more likely that trend is to continue.

That’s why strong stocks trading at new highs are so often seemingly unstoppable.

Spend some time cruising around this blog and you will see many real examples of actual trades where this was the case (you’re bound to learn a thing or two as well).

2.) Know When To Get The Hell Outta Dodge…Without Hesitation!

The second requirement to tilting the trading edge in your favor is to always, without fail, place a predefined protective stop loss immediately after entering each and every new trade.

No matter how bullish a stock chart looks, or how many i-whatever devices a company is expected to sell, or how much your best friend’s wife’s brother insists a stock will rally because of his hot “inside tip,” there will be countless times when the stock plunges of a cliff instead (and remember the actual reason for the price reversal is always completely irrelevant).

But when you know you have already set your predefined stop loss order immediately after entering the trade, you’ve got nothing to worry about (although the occasional, surprise opening gap from an unpredictable news event sometimes sucks).

On the contrary, you should be pleased every time a stock falls to your stop price and you exit the trade with a loss.

Por quê? Because it means you are maintaining the required discipline to become a consistently successful trader over the long-term.

On the other hand, failing to quickly cut your loss when a trade starts moving too far in the wrong direction inevitably results in pain, heartache, and (if you don’t get your discipline under control) eventually an empty bank account.

Have you ever stayed in a bad romantic relationship too long, rather than simply cutting your losses and moving on?

I have, and (in hindsight) I can assure you that nothing good ever comes out of such a situation. The same is true in trading.

3.) Ensure The Positive Edge With Proper Stop Placement.

You now understand the importance of letting momentum work in your favor with winning trades, and the need for getting out quickly when the situation reverses, but the glue holding these two elements together is knowing where to set your initial stop loss price when entering a trade.

Not surprisingly, there are a plethora of technical indicators to assist traders in knowing precisely where to set stop losses.

One method is to set a stop loss just below technical support of a popular moving average (the 20 and 50-day moving averages work well for short to intermediate-term swing trading).

On uptrending stocks, a stop can also be placed just below the prior “swing low” that often creates an anchor point of a trendline.

I personally use both of these techniques because they are simple, yet highly effective.

Nevertheless, I could write an entire chapter of a book dedicated to knowing where to set your stop loss prices (I already have). I could even design an entire stock trading video course with nearly a full hour just on the topic of when to exit your trades (I’ve done that as well).

The “Quick And Dirty” Method For Setting Stops.

Even if you know absolutely nothing about technical analysis, and barely know how to read a stock chart, here’s a great guideline for setting stops that will keep you and your trading account out of harm’s way.

For the types of stocks I trade (higher volatility than old school Dow-type stocks), one can simply set a stop price that is no more than 7-8% below the entry price.

If, for example, the stock price is $50 at the time of entry, an 8% stop would equate to a stop loss price no lower than $46 ($50 * 8% = $4 stop).

For extremely high beta stocks ($TSLA is a good example), I use a wider stop. For most ETFs, on the other hand, I use tighter stops because many (but not all) of them have lower volatility.

How do I know that 7-8% is the right ballpark figure for most stops on the stocks I trade?

Well, that brings me full circle back to the beginning of this article.

I only need to make sure that the percentage gain of my winning trades is expected to be at least twice the percentage loss of my losing trades.

This is known as a reward-risk ratio, and the minimum ratio I always aim to achieve is 2 to 1.

This means my expected potential reward (the amount I will gain on the trade if it hits the area of my target) should be at least double my risk (the amount I will lose if the trade hits my goes the wrong way and hits my stop).

Since most momentum-based stock breakouts rally at least 15-20% (sometimes much higher) before stalling or taking a rest, using a stop price level of 7-8% leaves me with a typical reward-risk ratio of 2 to 1.

Pegue? Consegui? Boa.

If you’re still with me at this point of the article, congratulations because it means you are serious about improving your trader education to succeed as a momentum swing trader or investor.

Trying to count the number of mistakes I made when I was a new trader would surely give me a headache. Even now, occasional mistakes are unavoidable.

But in my heart, I truly believe you can screw up a lot of things in trading, yet still be net profitable when the dust settles IF you simply focus on always putting the mathematical edge in your favor.

As investing legend George Soros once said, “It’s not whether you’re right or wrong that’s important, but how much money you make when you’re right and how much you lose when you’re wrong.” We couldn’t agree more.

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10 Comentários.

Interesting concept and knowledge you shared here, thanks for that 🙂

You have to research a lot into the stock trading to do well (:

That’s true. Hard work and dedication to scan for the best stocks to buy cannot be avoided.

Acabei de encontrar o seu site. You know what I like about you? How damn simple you make it. I guess it doesnt have to be complicated with hundreds of indicators. As a newbie, I find your blog refreshing and it relates to my personality as a way I think I want to trade. It seems all of the good traders have one thing in common. They cut their losses short.

Thank you for sharing your expertise and insight.

Obrigado pelas palavras amáveis.

Really happy that you are discovering the beauty of simplicity in trading. It certainly reduces the stress levels, which ultimately prevents burnout.

Appreciate your enthusiasm.

That is a great post and explained in a very simple way.

I have one question : Should the stop loss amount be same in all the trades ? For example, if one is trading on a $100 share and has the stop loss at 3% which is $97 against an expected gain of 6% for a 1:2 risk reward ratio. But, if he is trading on a $400 stock, 3% comes down to $412 against an expected upside of 6% which is $424. Many such heavy stocks don’t move to this extent in one trading session. Moreover, one loses more money if 3% stop loss is hit on the $400 share compared to 6% gain on the smaller value stock.

So, this would disturb the risk reward ratio. How should this be handled ?

Hi, sorry for the late response. It is best to keep the dollar loss constant when trading the same type of setup. For example, our best setups occur when a stock is breaking out from a strong base. We like to put size on before the base breakout and add the rest at the breakout. For this type of trade we may risk 1% of account equity. However, say in two weeks, the same stock offers a pullback entry off support at the 20-day MA, then we might only risk .5% of capital on the trade, because it is extended from the base breakout. I hope this helps, if you have any other questions please let me know. Obrigado.

Also, If you are new to trading and do not know which setups carry more risk than others, I would suggest trading all setups with the same percent risk of account equity. Thank you again, I hope this helps.

Thanks, glad you liked it.

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