수익성있는 무역 전략을 개발하는 방법.
소개.
기술적 분석의 구현으로 성공적인 거래 전략을 개발하는 과정은 여러 단계로 나눌 수 있습니다.
금융 상품 가격의 차트 창에 몇 가지 기술 지표를 첨부하고 시장 상관 관계 및 신호 지표의 패턴을 식별합니다. 이전 상관 단계에서 얻은 데이터를 공식화하십시오. 전략을 관련 프로그래밍 언어로 변환하여 기계적 거래 시스템을 만듭니다. 히스토리 데이터를 기반으로 시뮬레이터를 통해 거래 시스템을 실행하고 입력 매개 변수를 일치 시키십시오 (최적화). 이전 단계에서 잔액을 늘리지 않았다면 1 단계로 진행합니다. 테스트를 위해 데모 계정에서 이전 단계에서 얻은 시스템을 실행합니다. 이전 단계에서 가상 화폐로 인한 이익이 발생하지 않은 경우 1 단계로 진행하십시오. 실제 거래에서 시스템을 사용하고 때로는 입력 매개 변수를 변화하는 시장 조건에 맞게 조정하십시오.
이 기사에서는 Acceleration / Deceleration (AC) 발진기의 수치를 기반으로 향후 가격 변동을 식별하기위한 간단한 단일 레이어 신경망의 사용을 분석합니다.
신경망.
inequation의 왼쪽이 임계 값보다 높은 것으로 보이는 경우 객체는 특정 클래스에 속하며, 더 낮 으면 같은 것이 적용되지 않습니다. 객체 분류가 두 클래스로 분리된다는 것을 의미하는 경우, 단일 계층 신경망이면 충분합니다.
이 공간에서 평면의 한쪽에 위치한 모든 점의 좌표는 다음과 같은 부등식을 만족시킵니다.
따라서 평면 방정식과 임의의 점 좌표가 우리에게 알려지면 공간의 모든 점 집합을이 평면으로 구분 된 두 집합의 점으로 나눌 수 있습니다.
위의 그림은 빨간색으로 표시된 점 집합이 파란색으로 표시된 좌표 점 집합과 교차하지 않을 경우 선을 사용하여 두 집합을 구분할 수 있음을 보여줍니다 (선은 2 차원 공간에서 구분 기호이고 평면 또는 더 차원 공간). 이 분할 선에 대한 방정식은 다를 수 있습니다. 또 다른 예는 다음과 같습니다.
우리는 점들의 집합이 공간에서 교차되고 그것들 사이에 명확한 구분선을 그리는 것이 불가능하다는 것을 알 수 있습니다. 유일하게 실행 가능한 솔루션은 두 세트의 점을 분리하는 선을 그려서 빨간색 개체의 대부분이 한쪽에 머물고 다른 한쪽에 파란색 개체가 있도록하는 것입니다. 이번에는 최적화 문제를 다루고 있습니다. 즉, 비행기 또는 선을 나누는 방정식을 검색하여 두 객체의 클래스를 최대한 분리 할 수 있지만 클래스의 일부 멤버십이 실수로 식별 될 가능성이 있습니다 다른 클래스의 멤버십으로
오실레이터의 값은 위의 그림에서 원으로 표시되어 있습니다. 그것들을 a1, a2, a3 및 a4로 식별하고, 분리면의 방정식에 넣어 얻은 값을 0과 비교하여 패턴이 어느 쪽에서 나타날지 알아냅니다.
배치는 이익을 얻고 손실 주문을 중지합니다. 시장 추세에서 방향의 변화를 나타내는 신호를 수신하면 반대 방향으로 회전합니다.
가격은 상승 할 가능성이있다. 가격은 아래로 움직일 것 같다. 이것은 신경망에 대한 객체를 두 클래스로 나누어 식별하는 작업을 단순화합니다. 거래 시스템의 최적화 프로세스는 또한 수익을내는 주문 (이익을 얻음)의 제어를 제거함으로써, 즉 다른 입력 매개 변수를 선택하지 않아도 단순화 될 수 있습니다. 이 경우, 신경망이 반대 신호를 보내거나 실수를 할 때까지 점차적으로 정지 손실을 수익성 측면으로 배치하기 위해서는 후행 정지 명령을 사용하면 충분합니다. 신경망의 오류로 인해 보호가 중단됩니다. 또한, 주문 관리 시스템이 복잡해진다. 반대 방향으로의 빠른 위치 반전은 이중 로트 및 카운터 위치의 후속 닫음을 갖는 카운터 오더를 사용하여 구현하는 것이 가장 좋습니다. 이 기동은 뉴럴 네트워크가 신호를 수신하자마자 모든 반전 동작을 즉시 수행 할 수있게합니다.
문제 해결책.
우리는 $ 3,000의 초기 예금을 선택, 최적화 및 테스트는 길고 짧은 위치를 기반으로 수행됩니다. 주 최적화 지수는 테스트 기간 동안 최대 잔액으로 간주됩니다. 또한 최적화 과정을 가속화하기 위해서는 유전자 알고리즘이 포함되어야합니다.
최적화 프로세스의 속도를 높이려면 최대 축소율이 35 % 수준으로 설정됩니다. 최대 드로우 다운의 허용 가능한 수준을 명확히하기 위해 먼저 제한없이 최적화 프로세스를 시작해야합니다. 첫 번째 최적화 결과를 얻은 후에 만 가치를 포기하고 반올림하며 거래 중지 후 거래 한도를 입력해야합니다. 재시작 된 최적화 프로세스가 상당히 빨리 실행됩니다.
최적화 과정에서 컴퓨터가 약하고 RAM이 적은 경우 가끔 모든 저널을 지우는 것이 좋습니다.
Pentium III에서 전체 최적화 프로세스는 1 시간 이상 걸립니다. 시간은 금융 상품에 따라 다릅니다.
상단 라인에있는 오른쪽 버튼을 클릭하고 팝업 메뉴에서 입력 매개 변수 설정을 선택하여 히스토리 데이터에 대한 테스트를 시작하십시오.
최적화 과정을 시작합시다. 입력 매개 변수에 대한 결과는 x1 = 146, x2 = 25, x3 = 154, x4 = 121, sl = 45입니다.
결론.
D. Katz와 D. McCormick의 문제 정의는 존재하지 않는 지표를 생성하거나보다 정확하게는 시간 역전 된 느린 % K stochastic을 생성하는 것이 었습니다. 사실은 시간 기계로 작동하고 10 막대는 앞뒤로 10 개의 막대에 대한 판독 값을 제공합니다. 이 표시기가 있다면 빌 게이츠와 조지 소로스는 나와 경쟁 할 가능성이 매우 낮습니다. 다음 단계는 데이터를 취하여 텔레파시 능력을 사용하여 확률 론적 예측을 얻는 것이 었습니다. 그들은 근사값을 구하기 위해 이미 함수 인수를 아는 근사 작업을 이미 설정했습니다. 대략적으로, 카츠 (Katz)와 맥코믹 (McCormick)은 원고의 페이지에서 그렇게 지적했다. 신경망이이 목표에 적합하지 않은 것이 더 중요하기 때문에 근사가 어떻게 얻어 졌는지는 중요하지 않습니다. 예를 들어 스펙트럼 분석을 통해 동일한 작업을 완료하는 것이 훨씬 쉬울 것입니다. 신경 회로망은 내삽 및 외삽 작업으로 더욱 악화되고 있으며 대표 샘플에서 데이터를 취하면 특정 클래스의 멤버쉽이 아닌 외삽 법이 적용됩니다. 현실화에 명백한 오류가 포함 된 일종의 텔레파시 확률 적 근사법을 가졌으므로 Katz와 McCormick은 더 나아 갔으며 오류가있는 장치의 판독 값을 기반으로 잘못된 장치의 판독 값을 해석해야하는 "거래 전략"을 만들었습니다. 즉, K가 특정 한도를 초과하면 가격이 최대 값 또는 최소값에 도달했을 가능성이 높습니다. 이 모든 "틴셀"이 기계적 거래 시스템에 갇혀서 통계와 성급한 결론을 얻은 후에 저자는 독자에게 소개 할 것을 제안했습니다. 결과는 즉각적이었습니다. 대표적인 샘플에는이 그룹 외부에서 일정한 진전이 있었지만 수익을 창출 할 수있는 기회는 제한적이었으며 손실 만보고되었습니다.
문제 정의에는 언제 그리고 얼마나 많은 문제에 대한 정확한 대답을 얻기 위해 텔레파시 미래 예측이 포함되면 안됩니다. 해결책은 소수의 독점적 인 잠재적 인 상황으로 분리되는 형태로 현재의 징후에 기반한 결정 식별의 형태로 제한되어야합니다. 예를 들어, 날씨 관련 작업이있는 경우, 비가 오기 시작할시기를 정확히 알지 마십시오. 또는 강우량은 밀리미터 단위로 나타납니다. 잠재적 인 상황에 대한 예측을 맑은 날이나 비오는 날씨로의 변화로 제한하십시오. "Occam 's Razor"로 모든 불필요한 것들을 잘라내십시오. 일부 실험자들은 신경망이 더 많은 레이어에 있고 활성화 기능이 더 복잡 할수록 더 나은 결과가 나타날 것이라고 생각합니다. 이렇게하면 해당 기능을 기반으로 식별 된 객체를 더 정확하게 구분할 수 있습니다. 아무도 그것을 논박하지 않을 것입니다. 하지만 왜? 결국 그러한 접근은 모래 성을 짓는 것과 같습니다. 테두리가 정의 된 모양을 가지고 있으며, 일정한 상태로 유지되고 다른 상황과 독립적 인 경우 구체화를 최대화하는 복잡성은 의미가 있습니다. 그러나 신경망의 도움으로 해결 된 대부분의 문제는이 범주에 적용 할 수 없습니다. 금융 상품도 여전히 존재하지 않습니다. 그러므로 적은 수의 입력과 단일 레이어를 가진 가장 단순한 신경 네트워크는 일회용 효율성을 지닌보다 복잡한 구조보다 더 수용 가능할 수 있습니다. 이것이 내가이 기사에서 말하고자하는 전부입니다.
참조.
Minsky, M. 및 Papert, S. (1969) PERCEPTRON; 매사추세츠의 MIT Press, 전산 기하학 개론.
MetaQuotes Software Corp. 에서 러시아어로 번역
수익성있는 거래 시스템을 개발하는 방법.
Profitable Trading System을 개발하는 방법을 배우십시오 - Proftibale Trading System을 만드십시오.
나는 약 20 년간 시장 추측 및 시장 교역 교육 사업에 종사해왔다. Futures와 Forex는 항상 내가 거래하고 관리하는 주요 시장 이었지만 스톡 옵션을 거래하는 데에도 많은 시간을 보냈습니다. 저의 경로는 시카고 상업 거래소의 마루에서 시작되었습니다. 평균 소매 고객이 온라인 거래에 참여하기 훨씬 전에 말이죠. 트레이딩 플로어에서 시간을 보낸 후 나는 친근한 집에서 트레이딩 커리어를 떠났다. 그 당시에는 나는 불안한 거래 데이터와 차트 및 거래 데스크에 전화로 전화하는 작업에 직면했습니다. 말할 필요도없이 변화와 성장은 초창기부터이 업계에서 폭발적이었습니다.
무역 시스템의 탄생.
기술의 진보는 변화와 성장의 원동력이었습니다. 고속 컴퓨터가 이제는 소매 및 기관 거래자가 거래 시스템을 개발하고 수치를 계산하고 실제 및 가상 거래 결과를 몇 초 만에 테스트 할 수있게됨에 따라 더 빠르고 더 강력한 기술을 많이받는 사람 중 하나가 시스템 거래입니다. 전문 화폐 관리의 세계에서 나는 많은 거래 시스템을 보아 왔습니다. 아이러니하게도 대부분은 제대로 작동하지 않는 것처럼 보이며 대개는 약간만 작동 한 다음 실패합니다. 업계의 교육 측면에서도 수백 가지 자동화 시스템을 보았습니다. 실제로 손이 가득 채워진 것만 큼 일관되게 이익을 창출하는 것으로 보지 못했다고 말할 수 있습니다. 나는 종종 내가 쓴 기사를 읽은 사람들로부터 전자 메일을 받아 자동 거래 전략을 나와 공유하기를 원한다. 그들이 그것을 검토하고 도움을 줄 수 있도록 보내 줄 것입니다. 거래자는 거친 거래 시스템을 가지고 있다는 것을 시사하는 이러한 전략들로부터 테스트를 거친 가설적인 실적 보고서를 다시 보내 줄 것입니다. 이들 중 대부분은 80 %의 우승 트레이드 나 그 이상의 이익을 보여줄 것입니다. 그러나 대부분의 경우, 그들은 다음 단계를 밟아 실제 돈으로 시스템을 교환 할 때 패배하고 빠져 나간다. 기술 및 시장 정보가 폭발적으로 발전함에 따라 시스템 트레이딩이 왜 어려운가? 나중에 간단히 설명 할 이유가 있습니다. 이 기사에서는 수익성있는 거래 시스템의 기반에 초점을 맞추고 수익성있는 시스템의 특정 도구 및 규칙을 제공하고 시스템 거래 실패로 이어지는 위험한 함정을 폭로합니다.
수익성있는 무역 시스템 개발의 가장 중요한 측면.
많은 변화와 성장이 기술로 인해 발생했기 때문에 1 비트를 바꾸지 않은 한 가지 구성 요소가 있으며 이는 지속적으로 수익성있는 상인이 일관성있는 낮은 위험 / 높은 보상 수익을 창출하는 방식입니다. 적절한 거래 전략의 열쇠는 모두 그 전략의 기초가됩니다. 적절한 기초를 가지기 위해서는 시장이 어떻게 작동하는지, 왜 가격이 움직이는지를 확실하게 이해해야합니다. 생각 프로세스에 결함이 하나있는 경우 거래 결과가 좋지 않을 수 있습니다. 현실은 시장이 순수한 수요와 공급에 지나지 않으며, 주어진 시장 내에서 지속되는 공급 / 수요 관계에 반응하는 인간입니다. 이것만으로도 궁극적으로 가격을 결정합니다. 기회는이 단순하고 직접적인 관계가 "균형이 맞지 않을 때"나타납니다. 우리가 실제로있는 시장을 다룰 때, 계속되는 수요 / 공급 관계의 관점에서 볼 때, 좋은 거래 기회를 식별하는 것은 어려운 일이 아닙니다. 이 단순한 개념을 이해하고이 기회가 가격 차트에서 어떻게 보이는지 시장 투기꾼은 전형적으로 그렇지 않은 시장 투기꾼으로부터 수입을 얻습니다. 다시 말해, "아는"사람들은 "모르는 사람들"로부터 돈을 받는다.
당신 무역의 다른 측면에 누가 있습니까?
우리가 지속적으로 수익성있는 거래 시스템을 원한다면 거래 상대방이 실수를 저 지르도록해야합니다. 우리 시스템은 초보자 상인을 찾는 데 전문가가되어야하거나 문제가 있습니다. 우리는 우리 무역 상대방의 정확한 인물을 알 필요가 없으며, 그들이 지속적으로 수익성있는 상인이거나 일관성있는 상실인인지 여부를 알 필요가 있습니다. 차트는 우리에게이 정보의 대부분을 줄 것입니다.
차트 및 기술 분석에 관해서는 대부분의 활성 거래자가 지표를 사용합니다. 나 자신을 비롯한 많은 사람들이 지표를 두드리는 경우가 많았지 만, 자동 또는 반자동 거래 시스템에 적절하게 사용될 때 실제로는 훌륭한 도구입니다. 문제는 사람들이 지표를 만들어 신호를 매매하는 경향이 있으며 이것은 당신이하고 싶은 마지막 일입니다. 각 구매 및 매도 신호를받는 사람들은 거래 자본을 빨리 잃을 것입니다. 지표가 잘못되어있는 것은 아닙니다. 그들은 항상 프로그래밍 된 것을 만들어 낼 것입니다. 거래자를위한 열쇠는 적절한 추세 분석 및 공급 및 수요 법칙을 기반으로하는 적절한 기반과 함께 사용하는 것입니다. 기술 지표와 오실레이터를 올바른 방법으로 사용하면 얻을 수있는 이점 중 하나는 기계식 규칙 세트를 기반으로 거래 할 수 있다는 것입니다. 우리의 거래 시스템에서 지표를 사용하여 거래하는 일관성있는 상실 상인을 찾으려는 시도에서 단일 이동 평균 및 스토캐스틱을 사용합시다.
차트에는 50주기 이동 평균과 느린 확률 적 오실레이터가 있습니다. 먼저, 이 시장에서 가격 추세를 평가해야합니다. 이 작업에서는 50주기 이동 평균을 사용합니다. 이동 평균의 기울기가 상승하여 상승 추세에 있음을 알 수 있습니다. 우리가 이것을 알게되면 가격 하락을 사고 싶을뿐입니다. 구매하려는 기계적 신호는 확률 론적으로 판매 된 지역에서 구매 신호를 생성 할 때 발생합니다 (위의 원을 따라 이동 평균 십자가). 이것은 좋은 낮은 위험 구매 기회로 바뀌지 만, 이 구매 기회 이전에 가격 조치를 주목하십시오. 상승 추세 동안, 확률 적 추세는 매우 과매 매되었으므로 상승기 대부분 동안 신호를 생산했는데, 그 당시에는 짧은 매도로 많은 손실을 가져 왔을 것입니다. 이것은 현실에 기반한 논리적 규칙없이 이러한 도구를 사용할 때 새로운 상인이 빠질 수있는 함정입니다.
Buy Rule : 이동 평균이 위쪽으로 기울어지면 과매도 지역의 확률 이동 평균 십자가를 구매 신호로 사용하십시오. 이동 평균이 위쪽으로 기울어 질 때, 무시 된 지역의 확률 이동 평균 십자가가 신호를 팔지 않습니다.
현실을 기반으로 한 논리 : 가격이 올라가면 물건을 판매 할 때 구매 기회를 찾고 싶습니다. 가장 중요한 것은, 우리의 구매 신호가 상승 추세의 맥락에서 누군가가 가격 하락과 판매 후 판매하고 있다는 것을 객관적으로 말했습니다. 이것은 초보 판매자의 행동 일뿐입니다. 지속적으로 수익성있는 상인은 가격 하락과 상승 추세를 배경으로 결코 팔리지 않을 것입니다. 그래서, 우리는이 초보자 판매 인에게서 사고 싶습니다.
보시다시피, 이것은 두 부분으로 된 과정이며 거래 시스템을 구축 할 때 이것을 이해하는 것이 중요합니다. 두 부분은 다음과 같습니다.
"스위치":이 스위치는 켜기 / 끄기 스위치로이 스위치는 "구매 확인"또는 "판매 확인"중 하나이지만이 경우에는 동시에 둘 다 사용할 수 없습니다. 예를 들어 이동 평균이 위로 기울어지면 스위치가 켜져 "팔리는 것은 괜찮습니다"라는 말로 팔리는 것이 좋지 않다는 의미입니다.
"트리거": 트리거가 실제 거래 엔트리입니다. 따라서 이동 평균이 위로 기울이면 "스위치"가 켜지 며 "구매 좋습니다"라고 표시됩니다. 이는 스토크 스틱에 의해 생성 된 구매 신호 팔린 지역 (트리거)의 교차점이 켜져 있지만 이동 평균이 아래로 기울어지면 구매 신호 트리거가 꺼지고 판매 신호 트리거가 켜집니다.
아마도 당신의 거래 시스템은 지표를 포함하지 않을 것이고 대신 공급 및 수요 수준에 초점을 맞출 것입니다. 이 경우에는 여전히 "스위치"와 "트리거"가 있습니다. 스위치는 공급 또는 수요 수준에 도달하는 가격이 될 것이고 트리거는 레벨에서 반전 캔들, 레벨에 도달하는 가격 또는 더 많은 트리거 중 하나 일 수있는 실제 항목이됩니다. 전략이 무엇이든, 항상 "스위치"와 "방아쇠"가 있습니다.
이 도표에서 우리는 또한 50주기의 이동 평균과 느린 확률 론적 발진기를 가지고 있습니다. 여기서 50주기 이동 평균의 기울기는 추세가 감소했다는 것을 나타냅니다. 우리가 이것을 알게되면, 우리는 단지 추세의 맥락에서 가격이 상승한 이후에 사는 초보자 상인에게만 팔길 원합니다. 판매 할 기계 신호는 확률 적으로 팔린 지역 (팔리는 평균 십자가)에서 판매 신호를 생산할 때 나온다.
짧은 규칙 매도 : 이동 평균이 아래쪽으로 기울어 질 때 overbought 영역의 확률 이동 평균 십자가를 판매 신호로 사용하십시오. 또한 이동 평균이 아래쪽으로 기울어 질 때 과매도 지역의 확률 이동 평균 십자가가 생산된다는 것을 무시하고 구매합니다.
현실을 기반으로 한 거래 논리 : 가격이 하락 추세 일 때, 우리는 가격이 높을 때 단락 기회를 찾고 싶다. 또한, 우리는 가격의 상승과 하락 추세 (초보자 구매자)의 맥락에서 사기를하고있는 구매자에게 짧은 것을 팔려고합니다.
이 또는 모든 거래 시스템이 완벽합니까? 물론, 완벽한 거래 시스템이 없으며 반드시 존재할 필요는 없습니다. 있었다면, 그 사람은 모든 세계의 돈을 가질 것입니다. 그러나 거래를 둘러싼 단순한 거래 규칙 및 논리를 래핑하는 것은 승률을 쌓는 데 핵심입니다. 라스베가스조차도 항상 우승을 차지하지 못하거나 그들이 원하거나 필요로하지 않습니다. 그들은 항상 이기지 않아도된다는 것을 알기 때문에 시간이 지남에 잘합니다. 그들은 단지 가장자리를 지키지 못하는 사람들에 대해 베팅하는 것을 의미하는 자신의 규칙에 충실해야합니다.
시장을 올바르게 생각하면 어떤 시장과 지표가 작동 할 것입니다.
동일한 50 기간 이동 평균을 가진 다른보기는 여기있다. 이 예에서는 간단히 CCI로 더 잘 알려진 상품 채널 색인에 대한 확률을 전환했지만 거의 동일한 신호를 얻습니다.
단기 판매의 기술적 이유 :
1) 다운 슬롭 50 & ndash; 기간 이동 평균은이 시장이 하락세에 있음을 시사합니다.
2) CCI 오버 reading 독서 (동그라미가 차트에 있음).
짧은 판매에 대한 논리적 이유 : 가격 하락 랠리 이후 구매하는 구매자에게 단기 판매. 이 행동을 취할 수있는 유일한 사고 방식은 단순하고 적절한 논리가 아닌 감정을 기반으로 한 무엇이든 사고 파는 결정을 내리는 사람입니다. 이것은 거래 상대방의 상인입니다.
영업 전략은 시간, 시장 또는 변화하는 시장 상황에 따라 변하지 않습니다. 시장 상황이 전혀 변하지 않는다고 생각하는 것은 솔직히 말해서 가격 변동, 순수한 공급 및 수요의 기초에 초점을 맞출 때만 제거 할 수있는 강한 환상입니다. 작업하는 시스템은 매우 간단합니다. 아래의 예는 일일 차트입니다. 우리의 동일한 기본 원칙을 적용 해 보겠습니다.
구매를위한 기술적 인 이유 :
1) 최대 50 & ndash; 기간 이동 평균은이 시장이 상승 추세에 있음을 나타냅니다.
2) CCI 초과 판매 가치 (차트에 원이 그려져 있음).
구매에 대한 논리적 이유 : 가격 하락과 상승 추세 이후에 팔리는 초보 판매자로부터 구매하십시오.
상승 추세 / 발진기 과매수 : 하락 추세 / 발진기 과소 감독 무시 : 무시.
상승 / 발진기 과매 수 : 매수 신호 하락 / 발진기 매수 : 매도 신호를 매도.
실패를 성공으로 바꾼다.
나는 시스템 경로를 따라 내려가는 대다수의 거래자들이 연례 양식 결합 지표와 발진기 및 뒷받침 된 가설적인 거래 결과 (숫자)를 토대로 계산 된 숫자를 소비한다는 것을 알고있다. 나는 모든 시장에서와 같이 가격이 어떻게 그리고 왜 움직이는 지에 대한 간단한 논리에 기초하여 거래 전략을 개발하는 사람은 거의 없다. 내 현실에 기반을 둔 시장 경험에서 거래는 간단한 시장 논리를 이해하지 못하는 사람들의 거래를 단순한 시장 논리로 이해할 수 있습니다. 거래 시스템은 프로세스를 신속하게 처리합니다.
앞에서 언급했듯이 거래 시스템을 개발하는 대부분의 거래자는이 접근 방식을 취하지 않거나 내가 제안하고있는 간단한 용어로 생각하지 않습니다. 왜? 그것은 대부분의 사람들이 어떻게 시장과 거래에 대해 배우는가 때문입니다. 대부분 나는 교환의 바닥에서 제도적 질서 흐름을 처리함으로써 학습 경로를 시작하지 않을 것입니다. 대다수의 시장 참가자는 서적을 쓰거나 세미나를 제공하는 사람이 쓰거나 배달 한 거래서나 세미나로 시작할 것입니다. 실제 시장의 투기꾼이 아닙니다. 이 책들은 단순히 결과를 내지 않는 지표와 차트 패턴의 전통적인 사용으로 가득 차 있습니다. 그들이 그렇게했다면, 저자는 확실히 당신에게 책을 팔지 않을 것입니다. 이것은 초보자 상인으로 하여금 거래 시스템의 지름길을 취하고 몇 가지 지표와 발진기를 가격 차트에 추가하고 컴퓨터가 과거에 가장 좋은 결과를 산출 할 수있는 지표 각각에 대한 매개 변수를 찾게 할 수 있다고 생각하게합니다. 테스트). 일반적으로, 초보 시스템 트레이더가 이러한 가설적인 결과를 기반으로 실제 현금으로 거래를 시작하고 돈을 잃기 시작하면 다음 잘못된 단계를 밟고 지표 설정을 조정하기 시작하며 악화되지만 더 많은 지표가 추가됩니다. 이것은 무역 재앙으로 이어지는 경로이지만 초보 시스템 거래자는 그것을 모릅니다. 그들은 이렇게 말했습니다. "위대한 등판 수를 가진 거래 시스템이 어떻게 작동하지 않을 수 있습니까?" 이 시스템은 수치 계산 및 곡선 적합 테스트를 기반으로하므로 작동하지 않습니다. 시장이 어떻게 작동하는지에 대한 현실은 무시됩니다. 거래 시스템을 설계 할 때 모든 시장에서 가격이 어떻게, 왜 움직이는 지에 대한 기초를 되짚어보십시오. 마지막으로이 기사의 정보를 과다 청구하려면 시스템에 공급 및 수요 수준을 추가하십시오. 위의 모든 예를 살펴보면 전환점에는 항상 공급 또는 수요 수준이있었습니다. 있어야합니다.
VC의 정크.
당신이 인생에서 할 수있는 가장 큰 실수는 계속해서 당신이 하나를 만들 것을 두려워하는 것입니다.
2014 년 9 월 3 일 수요일
수익성있는 거래 시스템을 개발하는 방법.
제 생각에는 스윙 트레이딩은 실제로 처음 트레이더가 자신의 발을 젖게하는 가장 좋은 트레이딩 스타일 중 하나입니다. 반대로 트렌드 트레이딩이 주 또는 달의 주요 시장 동향을 파악할 수 있다면 트렌드 트레이딩은 더 큰 수익 잠재력을 제공하지만 산만하지 않고 그 기간 동안 포지션을 유지하기에 충분한 훈련을하는 트레이더는 거의 없습니다.
여러 번 이것이 손실 시스템을 승리로 바꾸는 가장 쉬운 방법입니다.
Comments
Post a Comment