Software De Sistema De Negociação Mecânico

Os comerciantes mais bem sucedidos usam um sistema de comércio mecânico. Isso não é coincidência. Um bom sistema de negociação mecânica automatiza todo o processo de negociação. O sistema fornece respostas para cada uma das decisões que um comerciante deve fazer durante a negociação. O sistema torna mais fácil para um comerciante para o comércio de forma consistente, porque há um conjunto de regras que especificamente definir o que deve ser feito. A mecânica de negociação não é deixada ao julgamento do comerciante. Se você sabe que seu sistema faz o dinheiro sobre o longo prazo é mais fácil fazer exame dos sinais e negociar de acordo com o sistema durante períodos das perdas. Se você está confiando em seu próprio julgamento durante a negociação, você pode achar que você está com medo apenas quando você deve ser corajoso e corajoso quando você deve ser cauteloso. Se você tem um sistema de negociação mecânica que funciona, e você segui-lo rigorosamente o seu comércio será consistente, apesar das lutas internas emocionais que podem vir de uma longa série de perdas, ou um grande lucro. A confiança, consistência e disciplina que um sistema mecânico completamente testado oferece é a chave para muitos dos mais rentáveis ​​traders8217 sucesso. O sistema de comércio da tartaruga era um sistema de troca completo. Suas regras abrangiam todos os aspectos da negociação sem deixar nenhuma decisão aos caprichos subjetivos do comerciante. Ele tinha todos os componentes de um sistema de comércio completo. Para mais informações sobre as regras de tartaruga ou a história da tartaruga, visite www. turtletrader. Para obter mais informações sobre Trading Blox, o único software que pode backtest e comércio de regras da tartaruga, visite www. tradingblox. Testando alguns sistemas mecânicos simples Trading Muitos livros e artigos foram escritos sobre como usar médias móveis e uma variedade de indicadores técnicos Para negociar os mercados. Surpreendentemente, muito poucos desses livros ou artigos mostram resultados de testes reais. Voltar teste é um processo relativamente simples, simples de realizar com o software de negociação, e fornece insights valiosos. Um simples uso do teste de volta é para determinar se um sistema foi rentável no passado. Se não for rentável em um teste de volta, uma estratégia de negociação provavelmente shouldnt ser usado em tempo real. Neste artigo, bem apresentar alguns resultados de teste real e ver se algumas estratégias simples trabalhar bem o suficiente para o comércio. Todos os resultados dos testes serão mostrados para uma cesta diversificada de contratos de futuros. Pequenos investidores precisam de alavancagem para fazer lucros significativos em suas contas e ações, mesmo se youre dia de negociação com alavancagem de quatro para um, não oferecem potencial suficiente. Os contratos de futuros testados incluirão algodão, cobre, gado alimentador, açúcar, petróleo bruto, índice do dólar americano e notas do Tesouro a cinco anos. As margens mínimas de troca necessárias para este cesto totalizam cerca de 27.000. Este teste abrangerá o período de 1 de janeiro de 2000 até 10 de agosto de 2011, um tempo que inclui volatilidade significativa do mercado em ambas as direções, juntamente com períodos prolongados de consolidação. Os dados diários são usados ​​e os comércios serão tomados no aberto no dia seguinte a um sinal. Comissões de ida e volta e desvio de 45 por comércio serão subtraídos dos resultados para estimar os custos de negociação. Esse último ponto é muitas vezes esquecido nos poucos resultados de testes publicados. Excluir os custos de negociação pode fazer uma grande diferença em retornos e pode até mesmo transformar uma estratégia perdedora em um vencedor. Mas, no mundo real, há custos e testes de volta deve sempre reconhecer isso. Ele apresenta um obstáculo maior para o sucesso e incorpora a idéia de que a negociação para a vida é difícil. Finalmente, os resultados do teste serão não optimizados. Os mesmos parâmetros serão utilizados para cada contrato. Otimização poderia ser usado para melhorar os resultados do teste de volta, mas isso aumenta o risco de que o desempenho futuro não será como o visto nos testes. Uma boa estratégia deve funcionar com os mesmos parâmetros em diferentes mercados. Não são usadas paradas nestes testes, de facto, não são utilizadas saídas que não sejam uma inversão. Na prática, paradas que levá-lo para fora de um comércio vencedor irá melhorar o desempenho. Ações e ouro são muito diferentes de outros contratos de futuros, e eles geralmente devem ser testados separadamente. Os mercados de futuros tendem a negociar com tendências fortes, que parecem ser impulsionadas pelos fundamentos. Embora fatores fundamentais influenciem as ações e o ouro, ambos os mercados têm períodos ocasionais em que os preços parecem se tornar completamente removidos dos fundamentos e, em vez disso, estão se movendo mais no sentimento. Isso torna esses mercados mais significa reverter no curto prazo, e uma vez que a personalidade dos mercados diferem da maioria dos outros futuros, sistemas diferentes devem ser utilizados em ações e ouro. A estratégia de negociação mais simples é provavelmente um crossover de média móvel com uma única média móvel. Se o preço fechar acima da média, um comércio longo é iniciado. Esse comércio é fechado e um curto comércio é aberto quando o preço se fecha abaixo da média móvel. Para este teste, uma média móvel de 20 dias será usada. Os retornos de uma abordagem tão simples são surpreendentemente bons, um retorno anualizado médio de 12,5 por ano. Oito anos foram positivos, quatro mostraram resultados negativos incluindo os retornos do ano parcial disponíveis para 2011. O dólar eo Tesouro perderam dinheiro durante esse período, mas os outros contratos foram vencedores. Os ganhos no dólar e nos Treasuries compensaram geralmente perdas nos anos que os sistemas não eram rentáveis. Para esta estratégia, o levantamento é muito alto e excede 100 do lucro máximo obtido durante o período de teste. Os grandes levantamentos geralmente tornam um sistema não negociável, mesmo que os retornos anuais pareçam aceitáveis. Duas médias móveis também podem ser usadas como uma estratégia de negociação. As compras são sinalizadas quando a média de curto prazo cruza acima da mais longa, e as vendas ocorrem quando a média móvel mais curta cai abaixo da média mais longa. Em teoria, isso deve resultar em menos negociações whipsaw porque a média móvel mais curta será mais suave do que os dados de preço bruto utilizados no sistema de média móvel único. Um comércio Whipsaw ocorre quando um sinal é rapidamente revertida, resultando em um comércio que durou apenas um curto período de tempo e terminou em uma pequena perda. Na realidade, whipsaws são inevitáveis ​​e irá ocorrer em quase qualquer sistema. Eles podem ser reduzidos, mas não há nenhuma maneira de eliminar todos os negócios whipsaw. Comprimentos médios móveis de 21 e 34 dias foram utilizados no teste. Estes valores foram seleccionados apenas porque são números consecutivos de Fibonacci. Enquanto Fibonacci níveis e números geralmente não são úteis na negociação, eles fazem bons parâmetros para testes, uma vez que eles são quase aleatórios. Os defensores argumentarão que os mercados respeitam os objetivos da Fibonacci e oferecem alguns exemplos bem selecionados para mostrar o sucesso. Geralmente, os preços virão muito próximos, dentro dos tostões do alvo desejado nestes exemplos. Há muitos mais exemplos onde os alvos de Fibonacci são inúteis nos gráficos, mas aqueles que como eles ignoram o peso da evidência. A mesma idéia poderia funcionar com qualquer número aleatório e 42.1 retracements são realmente tão comuns, quando uma banda de erro é introduzida, como o 38.2 Fibonacci nível. Os testes mostram que o sistema de média móvel funciona bem, melhor do que a média móvel. Ainda há uma série de negociações whipsaw e globalmente apenas 39 dos comércios são vencedores, mas a taxa média anualizada de retorno é 24,9. A redução máxima é mais de um terço dos lucros totais, que é o limite superior de um sistema aceitável. Os lucros são bastante distribuídos por ano, com apenas três anos perdidos. Os indicadores também podem ser usados ​​como uma estratégia simples. O indicador MACD (Moving Average Convergence Divergence) oferece sinais claros. Trades serão tomadas quando o MACD cruza zero com posições longas mantidas quando MACD é maior do que zero e shorts estabelecidos quando o indicador é negativo. As configurações para MACD que serão usadas são as configurações padrão padrão na maioria dos softwares, 12 e 26 dias com uma linha de sinal de 9 dias. O cálculo MACD padrão subtrai uma média móvel de longo prazo de uma média móvel de curto prazo, de modo que a média móvel exponencial de 26 dias é subtraída da média móvel de 12 dias. Uma média de 9 dias da diferença é encontrada, e quando o MACD está acima da sua média de 9 dias, o MACD é positivo. É negativo quando o MACD está abaixo da sua média de 9 dias. Mais detalhes sobre o MACD estão disponíveis em vários sites. Esta estratégia é muito rentável, com um ganho médio de 26,7 por ano. Todas as commodities são rentáveis ​​eo pior drawdown é cerca de 12 dos lucros totais. Três anos mostraram pequenas perdas. Em média, cerca de um comércio por semana é feita. Média ganhando comércios são cerca de três vezes maiores do que as perdas médias, por isso o sistema é rentável, embora menos de um terço dos comércios são vencedores. Os resultados do teste indicam que a negociação de futuros pode ser rentável para pequenas contas, e que é realmente possível ganhar a vida mesmo quando começar com uma conta relativamente pequena. Em todos os três exemplos, uma conta de 27.000 cresceu a pelo menos 100.000 em uma época em que o mercado conservado em estoque não foi em nenhuma parte. Esta não é uma estratégia rápida, mas os futuros oferecem o potencial para a segurança financeira a longo prazo, embora a sabedoria comum é que eles estão entre os investimentos mais arriscados possíveis. Dada a escolha dos três sistemas, a estratégia MACD oferece os melhores retornos anualizados e tem o menor risco quando o risco é expresso em termos de reduções. Otimização poderia ajudar a aumentar os lucros e também diminuir a probabilidade de que o futuro será tão rentável. As variáveis ​​padrão oferecem resultados suficientemente bons, e este sistema básico seria um bom ponto de partida para aqueles que querem trocar para ganhar a vida. Por Michael J. Carr, CMTHarness o poder dos sistemas mecânicos da troca. E sobrecarregar sua negociação por automatizá-lo Mecânica sistemas de negociação são um dos maiores desenvolvimentos na história da negociação. Ligue-os, ligá-los ao seu corretor, e eles vão negociar para você. No entanto, o desenvolvimento de um bom sistema mecânico nem sempre é tão fácil, especialmente se você não está ciente das muitas armadilhas envolvidas. Embora Earik seja o mais conhecido para algumas de suas aproximações discricionárias, começou seu começo que constrói sistemas negociando automatizados muito antes de Wave59 mesmo existido. De seus dias de negociação de sistemas de títulos do Tesouro no CBOT, através de seu trabalho de criação de um fundo privado para o comércio da ES, ele tem mais de vinte anos de testes, ajustes e inovação sistemas mecânicos para o comércio de mercados financeiros. Este curso é tudo sobre sistemas de negociação mecânica. Como avaliá-los, como construí-los e como negociá-los. Mas na moda Wave59 típica, iriam fazer isso um pouco diferente. Ao contrário de todos os outros sistemas de livro na existência, você aprenderá desmontando real, sistemas de trabalho que Earik tem usado em mercados ao vivo ao longo dos anos. Estes não são dumbed-down, para-exemplo-apenas sistemas, mas a vida real, métodos de negociação real que você pode tomar hoje e implementar em sua própria negociação. Tudo é completamente revelado, incluindo código-fonte QScript, portanto, se você quiser apenas ignorar o livro e negociar os sistemas, vá para ele. Você pode encontrar os scripts no apêndice. Este é o maior livro weve já publicado e é repleta de idéias de sistema e técnicas, bem como sistemas totalmente trabalhando. Um breve resumo do índice é mostrado abaixo. Capítulo 1: Introdução Discute os prós e contras do sistema de negociação, quando comparado com a negociação discricionária. Os sistemas têm algumas vantagens distintas. Especificamente, eles evitam um monte de questões de estresse e psicologia que flagelam os comerciantes discricionários, eles podem implementar técnicas muito complicadas para os seres humanos dominar, e eles podem ser facilmente alavancados até transformar contas pequenas em incrivelmente enormes. Melhor de tudo, eles podem fazer tudo isso sem a necessidade de interação humana, o que os torna ideal para pessoas que têm coisas melhores para fazer durante o dia do que olhar para gráficos de preços. Capítulo 2: O Relatório do Sistema Explicado Sistemas de negociação bons e maus têm maneiras muito distintas de dizer se continuarão a trabalhar ou não no futuro. Depois de trabalhar neste capítulo, você vai entender os conceitos básicos de como proceder para avaliar um sistema e ganhará experiência usando esses métodos enquanto desmontamos e discutimos sistemas bons (e ruins) trabalhando no livro. Este sistema foi desenvolvido todo o caminho de volta em 1997, e foi usado ativamente não apenas em contas pessoais Eariks, mas também nas contas de seus parceiros quando ele trabalhou na Câmara de Comércio. Nos anos em que foi negociado ativamente, este sistema esmagou o mercado de Bond com a precisão que aproxima 90. Embora seja agora um sistema velho, e os futuros da ligação mudaram significativamente nos 16 anos passados, as idéias do núcleo atrás deste método continuam a ser válidas , E se a precisão é sua xícara de chá, você será duramente pressionado para encontrar qualquer coisa que pode conter uma vela para isso. Para dar-lhe um gosto, heres o relatório de sistema de apenas um dos dezenove padrões individuais que entram neste método: Observe o número de precisão. Mais de 91 dos comércios foram vencedores, com a pior série de perdas sempre sendo um conjunto de duas derrotas consecutivas. Este relatório do sistema foi executado a partir de 1990 até 2013, e este padrão continua a manivela, como tem sido durante os últimos 16 anos em execução em dados ao vivo. Todos os sistemas podem ser feitos para ser extremamente preciso, e depois de ler o capítulo de William Tell, você saberá exatamente como construir 70, 80 e até 90 sistemas precisos. Os métodos que resultam neste nível de precisão são universais, por isso, se você já tem um sistema que você gosta, as probabilidades são que você pode transformá-lo em um sistema hiper-preciso também, simplesmente adicionando algumas mudanças para a forma de entrar e sair Seus negócios. Capítulo 4: Falácia da Otimização Neste capítulo, analise bem a migração de parâmetros. Onde um conjunto de parâmetros otimizado funciona um ano, mas depois falha no próximo. Este fenômeno de mercados é a principal razão por que tantos sistemas encontrados para venda nos anúncios classificados na parte de trás de revistas comerciais não conseguem ganhar um dólar de lucros quando negociados ao vivo. Se você já comprou um desses métodos, você sabe o que estou falando Não só vamos cobrir quais são os problemas que causam a migração de parâmetros, mas também também discutir a solução. Para provar que a nossa solução funciona, bem, na verdade, construir um sistema que faz simples cruzamentos de média móvel rentável Sim, crossovers média móvel pode ser feita para ganhar dinheiro quando negociado em dados fora da amostra, mas apenas se você pode resolver a questão do parâmetro migração. Entender este conceito de um núcleo irá poupar-lhe de inúmeras horas de trabalho de desenvolvimento não rentável e permitirá que você construa sistemas extremamente robustos que não vão desmoronar à medida que avançam em dados invisíveis. Capítulo 5: Sistemas de Reversão Média Os sistemas de reversão média são uma classe de sistemas que, quando implementados adequadamente, são extremamente robustos e rentáveis. Depois de entender o conceito de núcleo, eles também são muito fáceis de projetar. Confira este do livro, que pode ser executado com apenas duas linhas de programação: Claro, é um pouco selvagem, mas também fez quase 750.000 hipoteticamente trocando um contrato do SP Pense nisso como a borda bruta, que pode ser Tomadas e desenvolvidas. Isso é feito em capítulos posteriores, e se você está procurando algumas idéias para basear seus próprios sistemas, este é um ótimo lugar para começar. O sistema mostrado na tabela acima é na verdade mais de 12 anos de idade, e funciona tão bem hoje como o dia em que foi construído pela primeira vez. Estas técnicas não perdem a sua eficácia ao longo do tempo, razão pela qual nós gostamos deles. Capítulo 6: Parar Perdas, Alvos e Outras Formas de Perder Dinheiro Este capítulo abala alguns mitos. Uma das piores coisas absolutas que você pode fazer para um sistema mecânico é adicionar paradas e metas baseadas em dólares para ele. Mas por qualquer motivo, este erro é feito a cada dia por desenvolvedores de sistema novato e comerciantes. Existem melhores maneiras de proteger sua conta contra perdas e melhores técnicas para usar em sua própria negociação. Isso também vale para os comerciantes discricionários. Você não pode realizá-lo, mas as ferramentas que você está usando para se proteger contra perdas de fato também pode ser a razão pela qual sua negociação isnt gerar quaisquer lucros. Aprenda a verdade sobre paradas e alvos e comece a usar as técnicas que realmente ajudam você a gerar lucros em vez de perdas. Capítulo 7: Sistema Lunar Muitos na comunidade Wave59 podem ter alguma familiaridade com o Sistema Lunar Eariks, apresentado pela primeira vez na Conferência PowerUser de 2011. Este capítulo analisa a Astrologia Esférica, uma nova maneira de definir aspectos planetários e discute as funções dentro da Wave59 que permitem que esta tecnologia seja implementada em sistemas de negociação. Ao contrário do astro típico, nós podemos backtest a astrologia esférica, e provar que fornece realmente uma borda do sincronismo. Que tipo de borda Confira o gráfico abaixo: Se você já pensou que a Lua e Sol pode ter algum impacto nos mercados, essa curva de equidade prova que você estava correto. Este capítulo caminha através da construção de um sistema de astro a partir do zero, todo o caminho a partir das idéias teóricas por trás da Astrologia Esférica, através da implementação e ajuste da abordagem no Dow. Para aqueles que já estão familiarizados com este sistema (ou já estão negociando uma versão dele), você estará interessado em algum trabalho feito em Vênus, que fornece um ponto de partida para desenvolver algo ainda mais poderoso que o sistema Lunar central. Capítulo 8: Aprendizado de Máquinas Este capítulo discute os algoritmos de aprendizado de máquina disponíveis na Wave59, tanto na atual plataforma PRO2, quanto na próxima plataforma PRO3. Além de uma visão geral das tecnologias, também avaliaremos os sistemas reais construídos usando o Hives eo novo kit de ferramentas Algoritmo Genético. Depois que Earik lançou a Teoria Unificada de Mercados mais de um ano atrás, ele entrou em um período de trabalho de desenvolvimento muito intenso que resultou na criação de um assistente de pesquisa artificial. Dê ao seu assistente vários sistemas e idéias do sistema, e usando o poder da inteligência artificial e aprendizagem de máquina, você pode fazer saltos extremamente eficazes na criação de sistemas de negociação mecânicos. Quão eficaz são estes saltos Confira o gráfico abaixo, que detalha um sistema de comércio ES desenvolvido usando esta nova tecnologia: Em testes, esta abordagem fez quase 200k negociação de um contrato do ES desde 2000. Ele wons mais de 60 de seus comércios e nunca Teve um ano perdedor. O que ele usa UltraSmooth Momentum, um dos principais indicadores técnicos no Wave59. Estou certo de que muitas pessoas estão familiarizadas com este indicador, mas duvido que muitos teriam sido capazes de usá-lo tão habilmente como o nosso programa de aprendizagem da máquina fez. Não há necessidade de aperfeiçoar a tentar ler esta ferramenta mais, basta deixar este sistema levá-lo e executar. Este capítulo apresenta quatro sistemas baseados em algoritmos de aprendizado de máquina, dois desenvolvidos com tecnologia Hive e dois desenvolvidos com as novas ferramentas disponíveis no PRO3. Todos os quatro destes sistemas podem ser usados ​​nas edições mais atuais do Wave59. Capítulo 9: Números aleatórios Algumas abordagens de saída, como a maioria das paradas baseadas em dólar, terão um bom sistema e transformá-lo em um perdedor consistente. Outros podem ter um sistema medíocre e transformá-lo em uma estrela do rock. Este capítulo discute uma das técnicas mais surpreendentes no curso, uma abordagem de saída tão poderosa que realmente funciona quando se utilizam sinais de entrada completamente aleatórios. Confira a curva de equidade abaixo: Este gráfico vem para a direita fora do livro, e mostra o que teria acontecido a uma conta teórica se tivesse comprado e vendido cada bar único no ES e implementado este sistema de saída em cada um desses comércios. Em outras palavras, este é o resultado de ter cada único possível comércio disponível no ES desde 2000 usando esta abordagem de saída. Uma vez que estamos acompanhando a compra e venda de cada bar, tendência e timing cancelar uns aos outros, e tudo o que resta é o resultado de como gerenciar esses comércios. O resultado prático de fazer este teste é que agora temos um método de saída que pode realmente ser usado como um indicador de negociação por conta própria, independentemente do sinal de entrada usado para entrar no comércio. Por causa disto, você pode criar um sistema atrativo FLIPPING A COIN para suas entradas. A sério. Combine isso com um sinal de entrada que realmente tem uma borda de tempo real, e você terá algo especial. Capítulo 10: Sistemas Combinados Este capítulo discute uma técnica para criar uma abordagem adaptativa baseada no uso de muitos sistemas em conjunto. Ao permitir que a força de um sistema para neutralizar a fraqueza de outro, dois sistemas trabalhando juntos podem gerar mais lucros com menos risco do que cada um foi capaz de realizar por conta própria. Feito corretamente, essa abordagem torna o resultado geral extremamente resistente à retração e suficientemente robusto para ser quase imune a problemas de migração de parâmetros, ajuste de curvas e uma série de outros problemas que afetam sistemas menores. Puxando juntos tudo feito em capítulos anteriores, somos capazes de chegar a um sistema de base que tem uma curva de equidade incrivelmente suave como mostrado acima. Este sistema gera 13k por ES contrato por ano, em média, com mais de 60 precisão, muito baixo drawdown e muito alta confiabilidade. Se você não fizer nada mais que ler este capítulo e implementar este sistema, você terá um incrível ES método. Capítulo 11: Dimensionamento de posição Para completar um comércio, devemos saber três coisas: quando entrar, quando sair e quanto negociar. A maioria dos comerciantes de varejo concentram sua energia no menos importante destes três elementos, a entrada. Nossa saída aleatória provou que podemos ganhar dinheiro sem sequer precisar de um sinal de entrada, e este capítulo mostra como tomar um sistema rentável e alavancá-lo em uma fortuna. Existem várias abordagens de dimensionamento de posições que flutuam em torno da indústria e, neste capítulo, a Earik compartilha a que ele usa, que é uma fórmula modificada que resulta em um crescimento extremamente rápido da conta, mantendo as reduções razoáveis. Esta curva de equidade é do mesmo sistema combinado como mostrado anteriormente, com uma exceção - nós implementamos dimensionamento de posição. Dê ao primeiro sistema um contrato e 13 anos, e gerou quase 200 mil em lucros. Dê ao segundo sistema um contrato e 13 anos, e ele arrancou 200 milhões. Mesmos sinais, mesma quantidade de esforço, mesmo tamanho de conta inicial. Se você é sério sobre a negociação, então você deve implementar posicionamento dimensionamento adequadamente. Capítulo 12: Opções Este capítulo segue as etapas do último, detalhando uma maneira de usar opções em vez de compras de ações definitivas, a fim de ganhar alavancagem maciça em um sistema de negociação baseado em ações. Negociação de futuros pode ser feito com alavancagem enorme, mas o tamanho da conta inicial necessário para negociar futuros é muitas vezes bastante grande, especialmente para os novos comerciantes. Por outro lado, os contratos de opções podem ser comprados por apenas um par de centenas de dólares, e fornecer uma maneira de obter alavancagem semelhante, com apenas uma fração do tamanho da conta necessária. Infelizmente, há muitas maneiras de perder dinheiro de negociação, e ainda mais se você está negociando opções. Se você tiver um bom sistema de estoque e simplesmente comprar tantas opções quanto possível para uma porcentagem fixa de sua conta, você verá sua conta desmoronar, mesmo que seu próprio sistema permaneça teoricamente rentável. Este capítulo apresenta uma fórmula de dimensionamento de posição para negociação de opções que será extremamente útil ao negociar pequenas contas, com base em uma técnica desenvolvida aqui na Wave59. Basta inserir o tamanho da sua conta, várias opções de preços de números e seu sinal de negociação, e vai cuspir exatamente quantos contratos de opções de compra em que preço de exercício, a fim de maximizar seus resultados. O gráfico acima mostra os resultados da implementação desta abordagem nos últimos dois anos. A linha azul é um sistema de negociação de ações (para o SPY), e mostra o resultado do que teria acontecido usando margem máxima de negociação de uma conta inicial de 20k. Você pode ver que isso ganhou 150 em dois anos, um grande resultado. A linha vermelha mostra o que teria acontecido se tivéssemos trocado essa abordagem usando nossa fórmula de opções. Não só ganhamos mais do que o dobro, o fizemos com menos risco. Aproveitar a volatilidade é fundamental, e quando feito corretamente, as opções oferecem mais alavancagem do que qualquer outro veículo de investimento no planeta. Este capítulo detalha a fórmula e os passos de como implementá-la em sua própria negociação. Apêndice: Os Sistemas Por último, mas não menos importante, temos o apêndice: quase 30 páginas de código fonte Q5 Wave59, que permitirá que você implemente cada sistema discutido no livro por conta própria. Não há métodos secretos de caixa-preta aqui. A lógica de tudo é completamente revelada, e pré-programada para você. Basta digitar os scripts em Wave59, aplicá-los a um gráfico e você terá uma versão completa de trabalho de qualquer sistema que você está interessado pol Um script de auto-negociação também é fornecido, que permitirá que você definir Wave59 até o comércio mãos-livres Por si só, sem precisar de qualquer entrada humana além de certificar-se de que a Internet está ligada eo corretor está conectado. O objetivo deste curso é tríplice. Primeiro, queremos envolver a comunidade com sistemas mecânicos e, depois de ler este livro, você entenderá completamente os relatórios do sistema e será capaz de avaliar com rapidez e precisão os pontos positivos e negativos de qualquer sistema de negociação. Escusado será dizer que, se você já foi enganado por um sistema de caixa-preta para venda em um anúncio classificado, que não vai acontecer novamente. Em segundo lugar, queremos compartilhar alguns de nossos sistemas de trabalho, e você terá acesso a cerca de uma dúzia de sistemas totalmente operacionais, cada um dos quais foi projetado para uso em negociação ao vivo. Estes arent dummy sistemas construídos apenas para instrucional valor quer - eles realmente funcionam. Se você quiser apenas ignorar a teoria e começar a negociar, você pode. Por fim, como todos os nossos outros materiais, esperamos que ao liberar esses sistemas para a comunidade, eles encontrem o caminho de volta para nós com melhorias. Existem algumas pessoas realmente inteligentes usando Wave59, e colocar boas ferramentas nas mãos de pessoas inteligentes nunca é uma má idéia. O manuscrito foi enviado para a impressora, e esperamos que os livros estejam prontos para serem enviados no próximo mês. Naquela época, o preço deste manual será de 1995, mas se você encomendar agora e estiver disposto a esperar pela entrega, você pode entrar no preço de pré-venda de 1795, um desconto de 10. Não é barato, mas é Não louco caro, especialmente considerando que poderíamos ter vendido qualquer um dos sistemas individuais para mais do que o preço de todo o livro que queríamos. Na verdade, há 15 anos, uma versão do sistema William Tell foi vendida por mais de 4k por pop, e nenhuma dessas pessoas se queixaram de ter que pagar muito. Há mais de vinte anos de conhecimento do sistema, dicas e truques no maior livro que a Wave59 já ofereceu (quase 330 páginas), e estamos muito animados em poder divulgar essa informação para a comunidade . Não perca esta oportunidade de obter a sua própria cópia do que está destinado a ser um clássico. Clique aqui para comprar Governo dos EUA Exoneração de responsabilidade exigida - Commodity Futures Trading Commission A negociação de futuros e opções tem grandes potenciais recompensas, mas também grande risco potencial. Você deve estar ciente dos riscos e estar disposto a aceitá-los para investir nos mercados de futuros e opções. Não comércio com dinheiro que você não pode perder. Esta não é nem uma solicitação nem uma oferta de compra / venda de futuros, ações ou opções sobre o mesmo. Nenhuma representação está sendo feita que qualquer conta terá ou é susceptível de atingir lucros ou perdas semelhantes aos discutidos neste livro. O desempenho passado de qualquer sistema de negociação ou metodologia não é necessariamente indicativo de resultados futuros. CFTC REGRA 4.41 - RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS OU SIMULADOS TÊM CERTAS LIMITAÇÕES. DESCONHECIDO UM REGISTO DE DESEMPENHO REAL, OS RESULTADOS SIMULADOS NÃO REPRESENTAM A NEGOCIAÇÃO REAL. TAMBÉM, DESDE QUE OS COMÉRCIOS NÃO FORAM EXECUTADOS, OS RESULTADOS PODERÃO TER OUTROS COMPENSADOS PELO IMPACTO, SE HOUVER, DE CERTOS FATORES DE MERCADO, COMO A FALTA DE LIQUIDEZ. OS PROGRAMAS DE NEGOCIAÇÃO SIMULADOS EM GERAL SÃO TAMBÉM SUJEITOS AO FATO QUE SÃO PROJETADOS COM O BENEFÍCIO DE HINDSIGHT. NENHUMA REPRESENTAÇÃO ESTÁ SENDO SENDO QUE QUALQUER CONTA PODERÁ OU É POSSÍVEL CONSEGUIR LUCROS OU PERDAS SEMELHANTES AOS MOSTRADOS. Copyright copy 2013 by Wave59 Technologies Intl, Inc. Todos os direitos reservados. Este documento não pode ser copiado em parte ou completa, sem a permissão expressa por escrito do editor. Designar e testar sistemas de negociação mecânica Última atualização: 1 de junho de 2012 COM O ADVENTO DE MICROCOMPUTERS A DECADE AGO, a janela de oportunidade aberta para os comerciantes de futuros individuais para projetar E testar os sistemas de negociação técnica. Inicialmente, apenas os comerciantes que também eram proficientes programadores poderia fazê-lo, uma vez que o software comercial inicial não era nem muito elegante nem user-friendly. Inicialmente, duas abordagens básicas estavam disponíveis para os comerciantes: caixa de quottool e caixa de black-box. Abordagens Precoce Falta Capacidade de Teste A abordagem da caixa de ferramentas foi limitada a fazer gráficos de preços e calcular indicadores técnicos individuais. A principal desvantagem era que os comerciantes ainda tinham que analisar subjetivamente todas as informações para decidir que ação tomar. Uma vez que esta abordagem não gerou sinais comerciais reais, não pode ser considerado um sistema de comércio. Em comparação, a abordagem da caixa preta gerou sinais. No entanto, eles foram baseados em indicadores secretos que tinham valores fixos, predefinidos. Não havia como verificar se a lógica de um sistema se baseava mesmo em princípios de análise técnica sólida. Portanto, todos os comerciantes que usam um sistema de caixa-preta particular, independentemente de suas diferenças em propensão ao risco, estilo de negociação e metas financeiras, receberam o sinal idêntico ao mesmo tempo e esperavam-se que agissem sobre ele na fé cega. Nenhuma das duas abordagens tinha um testador de história. Os comerciantes não poderiam projetar e testar seus próprios modelos negociando em dados reais do preço para encontrar o melhor modelo a usar-se para cada mercado. Introdução à Modelagem Histórica O ProfitTaker, que eu desenvolvi, foi o primeiro sistema de negociação full-blown com regras de negociação divulgadas. Ele permitiu aos comerciantes projetar e testar modelos de negociação personalizados usando contratos reais com sobreposições sob condições simuladas de negociação em tempo real. Com seu conceito de modelagem inovadora, ProfitTaker inaugurou uma nova geração de software. Mas a modelagem histórica não se tornou prática até a substituição do computador da Apple (com sua memória limitada e capacidade de disco) pela IBM muito mais poderosa e de baixo custo compatíveis como o computador de escolha entre os comerciantes. Em pouco tempo, uma infinidade de sistemas de negociação seguiram o exemplo, adotando o conceito de modelagem ProfitTaker39s. Em seguida, como a tecnologia via satélite tornou-se mais rentável e os preços diários mais voláteis, os comerciantes se voltaram cada vez mais para day-trading. Agora, mesmo os comerciantes com capital comercial limitado podem analisar em tempo real tick-by-tick preços em seus computadores. Os serviços de cotação, que anteriormente forneciam apenas cotações de preços e informações sobre notícias, agora oferecem uma análise técnica integrada e um software de modelagem de sistemas. Os erros caros devem ser evitados Traders de hoje facilmente desenvolver e testar modelos de negociação personalizados, que podem ser reanalisados ​​e ajustados conforme as condições do mercado mudarem. Tudo que os comerciantes têm que fazer é escolher os dados do preço a ser testado e especificar os valores do indicador a usar-se. Dependendo do número de modelos envolvidos e da velocidade do computador, este procedimento pode precisar ser executado em um processo de duas etapas: teste grosseiro seguido de teste fino. Primeiro, o tamanho de incremento entre valores é definido relativamente grande para cada indicador. Uma vez que um intervalo estreito de modelos rentáveis ​​é encontrado, o tamanho do incremento é reduzido. Estes modelos são então testados dentro desta gama mais limitada, até que o melhor modelo seja isolado. Esse processo, pelo qual os comerciantes projetam modelos de negociação, testa sua rentabilidade e busca do melhor modelo a ser usado, é amplamente conhecido como otimização quotoristônica. Muitas vezes, entretanto, os modelos baseados em dados históricos são aplicados aos preços atuais em tempo real Os lucros esperados não são realizados. Com tantos comerciantes agora usando computadores para projetar e testar sistemas de negociação, é importante examinar os meandros do próprio processo de modelagem e identificar erros comumente cometidos que poderiam ser dispendiosos para sua linha de fundo. Divulgação completa Primeiro, você deve evitar o uso de sistemas de negociação que intencionalmente manter algumas ou todas as suas regras comerciais secretas. Essas restrições injustificadas impedem que você compreenda o raciocínio por trás dos sinais e minar a disciplina ea confiança necessárias para a implementação de uma estratégia comercial sólida. Teste é o meio para o fim Outro erro ocorre se você se tornar tão envolvidos procurando modelos rentáveis ​​em dados históricos que você perde completamente de vista da floresta para o bem das árvores. O teste é apenas um meio para um fim, não um fim em si mesmo. Você não deve tentar encontrar o modelo de negociação mais rentável sobre os preços históricos. Caso contrário, você corre o risco de selecionar um modelo isolado que é cercado em ambos os lados por mal desempenho. Eu chamo este tipo de modelo de uma ilha quotprofit. O objetivo da modelagem histórica é encontrar modelos que têm uma alta probabilidade de produzir lucros e permanecer estável no período seguinte, quando você está realmente negociando em tempo real. Para fazer isso, você deve procurar uma ampla gama de modelos rentáveis ​​com o melhor desempenho localizado perto do meio. Para ambos os lados do melhor modelo são outros modelos rentáveis, com o seu desempenho caindo gradualmente quanto mais eles são do melhor. Um modelo escolhido a partir deste cluster de lucro é mais provável que permaneça estável, mesmo com as alterações subsequentes nas características dos preços. Mantenha-o simples Ao fazer um aumento aritmético no número de indicadores em um sistema ou no intervalo sobre o qual cada um dos indicadores pode variar, o número de modelos a serem testados aumenta geométricamente. A Tabela 24-1 ilustra o efeito que o número de indicadores tem sobre o número de modelos a serem testados. Efeito do número de indicadores no número de modelos a testar Número de indicadores Gama de valores cada indicador como: 1 2 3 4 5 5 5 25 125 625 3,125 10 10 100 1 000 10 000 100 000 15 1 5 225 3 375 50 625 759,375 20 20 400 8 000 160,000 3,200,000 25 2 5 625 15,625 390,625 9,765,625 Você pode ver que um sistema com três indicadores, cada um com um intervalo de 25 valores, resulta em um universo de mais de 15.000 modelos. Quando um quarto indicador é adicionado, o número de modelos aumenta para quase 400.000. A adição de um quinto indicador eleva o número de modelos para quase 10 milhões. Aumentar a gama de valores sobre os quais os indicadores variam também faz com que o número de modelos aumente, mas de forma menos dramática. Por exemplo, um sistema com cinco indicadores, que podem ter cada um 20 valores, cria um total de mais de três milhões de modelos. Mantendo o número de indicadores constante em cinco, mas aumentando a sua gama de valores de 20 para 25, aumenta o número de modelos para quase 10 milhões. A quantidade de tempo que leva para testar um sistema varia em proporção direta com o número de modelos testados. Portanto, seria impraticável em um microcomputador testar um sistema em um mesmo mercado usando mais de quatro ou cinco indicadores. O teste grosseiro e o método de teste fino seriam necessários, e mesmo assim os tamanhos de incremento talvez precisem ser tão grandes que apenas uma pequena porcentagem de possíveis modelos pudessem realmente ser testados. Sob essas circunstâncias, há uma tendência, depois de escolher um modelo para usar em tempo real, para se sentir obrigado a mudar para outros modelos ou para mudar de indicadores cada vez que incorrer em uma série de back-to-back perder negócios. Esta síndrome, conhecida como paralisia da análise, pode se tornar imobilizadora. Ainda assim, muitos comerciantes acreditam que quanto mais indicadores um modelo compreender, melhor a rentabilidade do sistema. Isso pode ser verdade até certo ponto, mas depois retornos decrescentes. Se você usar um número limitado de indicadores no processo de modelagem, você discernirá um padrão geral para um mercado que existe objetivamente. Por outro lado, quando você emprega muitos indicadores, simplesmente superpõe um padrão, que na verdade não existe, aos dados históricos. Isto é particularmente verdadeiro para os indicadores que estão altamente correlacionados uns com os outros. Então você corre o risco de usar modelos aparentemente rentáveis ​​em negociação em tempo real. Eles parecem bons no papel, mas estão tão próximos dos dados históricos que eles têm pouca, se é que alguma, preditividade. Este grave obstáculo é comumente conhecido como quotcurve-fitting. quot Tais modelos tendem a ser instável, decadência rapidamente e, portanto, sujeito a perdas desnecessárias. Alguns programas de software agora dar aos comerciantes flexibilidade considerável para escrever suas próprias regras de negociação. Embora esta flexibilidade muito pode ser útil para certos comerciantes que têm o tempo e os recursos para se engajar em design de sistema de comércio extensa, a maioria dos comerciantes encontrar essa flexibilidade muito para ser um obstáculo ao seu sucesso como comerciantes. Esse tipo de software encoraja os comerciantes a construir sistemas complexos com muitos indicadores, na busca do quociente. Por isso, os comerciantes correm o risco de escolher modelos quotcurve-equipados ou ficarem imobilizados pela síndrome da paralisia da análise. A maioria dos sistemas disponíveis atualmente oferece mais do que suficiente flexibilidade de usuário. A menos que você tenha considerável tempo livre para gastar, ou são um analista técnico profissional em tempo integral, realmente não é rentável para recriar a roda, projetando seu próprio sistema a partir do zero. Você é melhor deixar isso para os desenvolvedores profissionais do sistema de comércio. Saiba quando reoptimizar Cada mercado deve ser reoptimized rotineiramente, em uma base preemptive. Muitos programas de software podem exibir modelos para encontrar aqueles que atendem aos seus objetivos de desempenho financeiro, salvando essas informações em um arquivo em disco. Então você pode ver as informações em seu monitor. Com computadores rápidos, como os baseados no microprocessador 80286 ou 80386, o teste pode ser feito em uma base de rotação, um mercado cada noite e vários em um fim de semana. Desta forma, mesmo com um grande portfólio diversificado, você pode facilmente reoptimize cada mercado que você comércio pelo menos uma vez por mês. Para tornar esse processo virtualmente uma operação turn-key para meus clientes, forneço um relatório mensal para eles, chamado ProfitTuner, que testa 18 mercados ativamente negociados em um computador mainframe. Em alguns, os modelos podem mudar de um mês para o outro, enquanto em outros mercados os modelos são bastante estáveis. Uma vez que o objeto é encontrar modelos que não são curva-montado, ProfitTuner lista os 50 melhores modelos de desempenho para cada mercado, em vez de um modelo que produz o lucro máximo. Sempre que ocorrer um evento fundamental, afetando mercados específicos de uma forma que não poderia ter sido antecipada pelo processo de modelagem, você deve testar novamente. Por exemplo, uma reunião de fim-de-semana dos parceiros comerciais do G-7, com um anúncio inesperado de uma escala de negociação revisada para o dólar dos EUA, deve imediatamente levantar uma bandeira vermelha para que você execute reteste nesses mercados. Verifique Seus Modelos para Ajuste de Curvas Execute testes de simulação cega para ver se seus modelos são ajustados em curva. Para fazer isso, teste seus modelos em um período de tempo definido de preços históricos, que eu chamo de janela de teste. O melhor modelo selecionado é então aplicado a uma janela de negociação composta por preços históricos inteiramente diferentes que não foram incluídos no teste original. Desta forma, as condições de negociação em tempo real são simuladas, com o desempenho do modelo avaliado pela sua estabilidade, previsibilidade e rentabilidade antes de realmente arriscar capital. Blind-simulation testing should actually be performed as part of your routine testing. Different size testing and trading windows for each market could be explored, since the window sizes affect the test results and choice of models. Finding the optimal window sizes for each market could substantially improve real-time trading performance. Make Realistic Assumptions You should also set realistic assumptions about overhead costs, particularly the amount of slippage. If your chosen model isn39t derived under realistic conditions, its performance in real time may be both disappointing and costly. Table 24-2 illustrates the effects that various overhead costs have on a model39s performance. As you can see in this example, Model A has 10,000 total profit, 25 trades, and 2,000 maximum drawdown. Model B has 12,000 profit, 45 trades, and also 2,000 drawdown. At first glance, when overhead is excluded, Model B appears to be superior to Model A. The risk/ reward ratio of profit to drawdown is higher for Model B. Then, when a 100 overhead for slippage and commissions is included, both models produce identical net profit and risk/reward ratio. The inclusion of 100 overhead costs is more damaging to Model B because of its higher frequency of trading. This pattern is further exacerbated as overhead costs are increased. At 250 per round turn, Model B39s ratio of profit to drawdown is less than 1.00. At 300, it has a net loss of 1,500. In effect, the impact of overhead is magnified on models that generate a substantial number of trades. Models that look good when overhead costs are not taken into consideration may prove to be big losers when realistic costs are factored in. Overhead assumptions regarding slippage should reflect differences in each market39s price volatility. You also need to set realistic values for the limit move in each market. Otherwise, your modeling results will not be based on realistic execution prices. It is incorrect to record the execution of a trade as occurring at the time that the signal is generated when that market is lock-limit. Limit conditions must be accounted for and executions deferred until feasible. The big move in the silver market in 1979-1980 is a classic case where hypothetical track records of trading systems overstate profits due to unrealistic lock-limit assumptions. A major improvement in this area could be made if data suppliers were to report each market39s daily limit value and the 90-day T-bill rate on a daily basis along with prices, volume, and open interest. Then modeling software could be programmed to check precisely for normal and expanded daily limits during testing to avoid unrealistic price executions, and compare a system39s daily rate of return to the risk-free return. Comparison of Two Trading Models with Various Overhead Assumptions Overhead per roundturn (OPR) MODEL A Total Net Max Ratio Net P/L Test Assumption Trades P/L Cost P/L Drawdown to Drawdown Excludes OPR 25 10,000 0 10,000 2,000 5.000 Includes 100 OPR 25 10,000 2,500 7,500 2,000 3.750 Includes 250 OPR 25 10,000 6,250 3,750 2,000 1.875 Includes 300 OPR 25 10,000 7,500 2,500 2,000 1.250 MODEL B Total Net Max Ratio Net P/L Test Assumption Trades P/L Cost P/L Drawdown to Drawdown Excludes OPR 45 12,000 0 12,000 2,000 6.000 Includes 100 OPR 45 12,000 4,500 7,500 2,000 3.750 Includes 250 OPR 45 12,000 11,250 750 2,000 0.375 Includes 300 OPR 45 12,000 13,500 -1,500 2,000 -0.750 Test the Right Contracts The type of contract tested also affects the results and model selected. You can choose between actual contract months with rollovers, single contracts, or artificially derived continuous contracts. My suggestion is to use actual contracts with rollovers because this minimizes unnecessary distortions. Results are less valid when you test single contracts over periods of low volume and open interest. Distortions also occur when you test continuous contracts that don39t realistically handle the price spread between two contract months, at a time when the model has a position on in the expiring contract. Test the Right Data It is better to err on the side of more rather than less data. Statistical validity is increased when the testing window size is larger. It would be unwise to select a model based on just a few trades that occurred in the past couple of months. Such a model would not work very well under different market conditions that you might be faced with in the immediate future. Also, you should know about the model39s distribution of profits. If you discover a highly profitable-looking model, but most of its profits were made over a year ago on one or two good trades and it has lost money since, that39s not a worthy model. One quick way to look at the distribution of profits over the test period is to calculate for each model its ratio of profits in the last half of the test period to total profits over the entire test period. Any model with a ratio of less than 50 percent should be rejected, regardless of how well it does on other performance measures. Of course, you should also verify the accuracy of your data. If it is not clean, your test results will be distorted. Automatic daily updating using a modem will eliminate typo errors that would otherwise be introduced when prices are updated manually from daily newspapers. The clicheacute garbage-in, garbage-out must be respected when doing historical testing. Know Your Own Risk Propensity Experiment with a trading system before actually trading it in real-time. You should be comfortable with it, both in terms of its operation and the indicators that it employs to generate buy/sell signals. Table 24-3 lists a number of performance measures that you can look at when comparing models to one another. Check the ratio of cumulative net profit to maximum drawdown. Examine the drawdown. Drawdown should not be calculated as the dollar value of back-to-back losing trades. It39s the maximum equity drop from a high point in equity to the subsequent low point in equity until the high point in equity is breached to the upside. Table 24-3 Performance Measures to Use When Evaluating a Trading Model Total number of closed out trades Percentage of winning trades Percentage of long winning trades Percentage of short winning trades Gross cumulative profit or loss Net cumulative profit (Gross profit less overhead) Maximum drawdown Ratio of net cumulative profit to drawdown Maximum winning trade Maximum losing trade Average winning trade Average losing trade Average profit or loss per trade Number of consecutive losing trades Unrealized profit or loss in open position Distribution of profits over time This ratio gives you a good indication of your risk/reward payoff. Essentially, it tells you the number of dollars you can expect to win for every dollar you put at risk. You should know your own risk propensity. Some traders are willing to risk a dollar to make a dollar. Others need more payoff for each dollar put at risk. Ask yourself how many dollars you would need to make on a given trade to motivate you to risk a dollar by taking that trade. That39s the minimum ratio of profit to drawdown that you should accept. Make sure that the system39s characteristics and performance are compatible with your temperament, style of trading, and the depth of your pockets. If you can39t handle emotionally or financially the frequency of back-to-back losing trades or the short term drawdowns that a particular system incurs, what good is it if it39s a big money maker in the long run Other Modeling Ideas to Explore Instead of developing models based on recent price data, you might want to test data from previous time periods that closely resemble today39s market conditions. For instance, if you want to find a model that works well during a current drought affecting the soybean market, you might go back and test prior data in which beans were bullish because of earlier drought conditions. The grain markets, in particular, lend themselves to this type of seasonal testing. Another interesting approach is to incorporate economic or fundamental indicators into your trading strategy. For instance, you might use one or more fundamental indicators to identify a bias for each market as either bullish, bearish, or sideways. Then, for instance, you would only act on your technical system39s buy signals if, at the same time, that market39s fundamental quotbiasquot is bullish. In effect, you are applying a fundamental filter to confirm the technical signal generated by your trading system. This approach can eliminate false signals and alert you to impending turning points in the markets. Recently, I developed a software program called Trader that lets the user do just this by correlating the effects of 50 economic indicators on the price direction in each market. Conclusion With system design and testing still more of an art than a science, you are not guaranteed a free lunch from the futures markets. Common sense and businesslike decision making are needed for sound money management and proper portfolio diversification. Costly mistakes in designing and testing trading systems must be avoided. The computer is only a tool. It can help improve your trading if you are already knowledgeable about market dynamics, technical analysis methods, and modeling pitfalls to avoid. But it can39t turn a trader who has not done his homework into an instant winner. Reproduced with permission Louis MendelsohnHow to Construct a Mechanical Forex Trading System Updated: April 26, 2016 at 2:33 AM As forex software becomes more complex and automation becomes more common, many traders now rely on mechanical forex trading systems . These software systems execute trades when certain market conditions are met, with or without the confirmation of the operator. So how do you set up one of these systems For starters, you will need software and a broker that supports automated trading orders. Metatrader 4 has the programming language built in and a large number of brokers now use this system. If you are willing to learn the Metatrader programming language, you can set up this part of the system very easily. The next step is to identify your strategy. Say that you plan to use trend trading based on technical indicators. You would probably use the moving average cross-over system. This method relies on the long-term and short-term moving averages. When the price of the short term average crosses over the long-term, it usually indicates an upward trend. However, you also need a further step-confirming the trend. Here, you might use technical indicators such as ADX (Average Directional Index) or Moving Average Convergence/Divergence (MACD). These indicators confirm the likelihood that a trend is legitimate and significant. So your order might look like this: Buy at the market price if the short-term moving average crosses over the long-term moving average from below and if ADX is greater than 25. Of course, you would then form a sell order with the converse-selling if the short-term crosses from above. Both of these orders are expressible in an objective way and executable by a computer with or without your input. As always, you should also have a stop-loss order in place, in case the trend does not work out. It would be ludicrous to suppose that a system like this will not generate some losses, just like your own, personal trading. But the system is certainly successful if it can generate a net profit. There are several other things that can be said about mechanical systems. First, you should be sure to manage your risk. This is also easy to build into the trading system. Use traditional risk-management tools and you should generally risk less than 2 of your equity. Second, you should always test your system. Back testing allows you to see what your orders would have done according to historical data. In other words, had you set up the system five years ago, would you have generated a profit or a loss Forward testing allows you to test the system against what is happening now. The key here is to use a free demo account, available at most online brokers. Run the system for several months and see how it performs before risking any actual money. Finally, recognize that there are different kinds of automation. Your system can run entirely by itself, or you can require it to verify every transaction with you before acting. In the same way, you can use this method for long-term trading or limit it to scalping. Whatever strategy you might use personally can also be used for mechanical forex trading systems. Automation is relatively new in the forex market and it is also fairly controversial. Many people are understandably skeptical about this method, since it eliminates the human element. But there are also significant advantages and benefits to using automation. We will discuss these benefits in the next article. Declaração de Risco: Trading Foreign Exchange sobre margem carrega um alto nível de risco e pode não ser adequado para todos os investidores. Existe a possibilidade de você perder mais do que seu depósito inicial. O alto grau de alavancagem pode trabalhar contra você, bem como para você.