강력한 무역 전략 llc는

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주제 : 우리는 종종 우리가 우리 이익을 만들기 위해 그들을 믿을 수 있는지 여부를 우리가 만들고있는 전략의 실행 가능성에 관한 질문이 강력한 무역 전략. 나는 약간 따옴표를 수집하고 당신과 함께 공유됩니다. 나는 그렇게하기 전에. 나는 전략의 재 견고성 것을 지적하고 싶다. 사용이 전략의 견고성을 결정하기위한 신속하고 효율적이다. 동시에이 도구를 사용하여 다양한 악기와 모든 시간 프레임을 테스트 할 수있는 다른 테스트에 대한 많은 필요가 없습니다. 그것은 계산하는 데 몇 초 정도 걸립니다. 그 결과를 선명하게 표시됩니다. 물론, 하나 또는 두 개의 논리 슬롯을 사용하여 간단한 전략은 등급을 할 것입니다. 당신이 5 또는 10 표시기 논리 슬롯을로드하는 경우, 기회는 당신의 전략이 살아남을 것입니다 제로입니다. 안정적인 거래 시스템은 자연의 장기적 경향이있다. 강력한 시스템 작동 및 시장 상황의 많은 유형을 통해 많은 시간대에 걸쳐 안정적입니다. 그것은 독일 외탄 선물에서 작동하며 밀에서 작동합니다. 1,950에서 1,960 사이를 통해 또는 1,990에서 2,000 사이를 통해 테스트 할 때 작동합니다. 강력한 시스템은 성공적인 거래 전략 (우리의 전술 이름의 유래), 고전적인 돈 관리 기술, 시장 행동의 보편적 인 원칙을 중심으로 설계되는 경향이있다. 이러한 시스템은 시장 또는 시장 행동의 특정 유형을 중심으로 설계되어 있지 않습니다. 해당 시스템, 2) 시장, 3) 기간에 대해 1) 목적 : 박사 데이비드 Druz는 다른 어떤 전에 세 가지를 고려하는 것이 중요하다 기계적 전략을 설계합니다. 1) 추세 거래, 2) 모멘텀 거래, 3) 복귀 평균 거래로, 4) 및 기본 거래 :이 결정되면 어떤 시장을 무역 단지 4 가지 방법이 있기 때문에, 당신의 중요한 방법론을 쉽게 찾을 수 있습니다. 당신이 당신의 목표, 시장, 기간 및 방법을 결정하면 당신은 함께 첫 번째 전략을 넣어 시도 할 준비가 된 것입니다. 각 시장이 다른 여러 시장을 통해 전략을 구축 할 수 있습니다. 일부 상인은 단일 시장 전략을 통해-적합 너무 가능성이 있다는 믿음을 기반으로 다중 시장 전략을 무역. 마이클 브라이언트는 요약 강력한 시스템은 다음 1. 트레이딩 시장의 큰 포트폴리오를 성공적 2. 무역을해야하는 큰 포트폴리오를 성공적으로 매우 긴 테스트 기간 모든 시장 4. 동일한 입력에 대한 동일한 규칙 3. 이상 규칙이 동일 5. 경우에도 모든 시장에 대한 값은 모두 구매를 시작하기위한 동일한 논리 입력 값이 모두 시장 2000 정지 또는 5000 이익을 IE 용 미끄러짐이 t 정적 사전 종료를 사용 (실제 거래 비용의 6 요소를 판매 모든 시장을위한 대상이 아니라 동적으로 계산 된 것. 딘 호프만은 실질적으로 말하기는 강력한 무역 전략은 매개 변수의 광범위한 걸쳐 지속적으로 좋은 결과를 하나 (입력) 값은 몇 년 동안 테스트 다양한 시장에 적용. 페리 J. 브렛에서 거래에서 모범 사례 : 카우프만은 강력한 기계 무역 전략 디자인이 가장 좋은 방법 게시물은 주님 테더 거래 블로그의 저자 에드워드 헤밍에서 우리에게 온다. 그는 신뢰할 수있는 기계 무역 전략을 개발의 몇 가지 측면에 대해 설명하고 또한 기계적인 거래의 장점과 단점을 설명합니다. 헨리 카스 텐스는 거래 시스템을 개발하는 주제에 기사를 사용할 수있는 일련했다합니다. 무엇 주님 테더 기사에 대해 내가 가장 좋아하는 것은 시스템의 아이디어를 연구하는 것은 시장에 대한 느낌을 얻을 수있는 좋은 방법입니다 통찰력이다. 그 때문에, 심지어 임의 상인 유익 할 수있다. 프로그래밍의 어려움없이 시스템 테스트의 장점 중 일부를 얻기를 원하는 사람들은 무역 아이디어가 개발 한 확률 메이커 프로그램을 볼 수 있고 보니 리 힐의 조언을 따라, 성도의 벗 소프트웨어를 통해 사용할 수있는 드롭 다운 메뉴 테스트 플랫폼을 활용할 수 있습니다. 이러한 도구를, 당신의 아이디어가 성능 가장자리를 제공하는 경우 진정으로 결정하기 위해 그 어느 때보 다 더 쉽습니다. 통찰력이 게시물에 대한 에드워드에게 감사드립니다. 나는 종종 강력한 기계적인 전략이 무엇인지 이해하는 것이 중요 강력한 기계적인 전략을 구축하는 방법을 이해하기 위해서입니다 전략 설계에 대해 질문받을 질문 중 하나입니다. 기계적인 전략은 단순히 중 하나 리드 정량 결정 스트림이다. 이 실행 가장자리 (차익)에 대한 통계 에지 (추세)에서 아무것도 할 수 있습니다. 또한, 이 전략은 역사적으로 거래의 광대 한 기간까지 보유하고 있어야합니다 (적어도 몇 백)과 (시뮬레이션 할 수 있습니다) 미래 무역에서 보유해야합니다. 기계 시스템은 임의 상인은 빠르게 확장 과거 걸쳐 정량적 데이터 마이닝 분석을 수행 할 수있는 능력으로, 그렇지 않은 여러 가지 장점을 갖는다. 또한, 기계 시스템은 특히 새로운 상인들 사이에서 임의 거래를 동반하는 정신적 고통의 일부를 완화 할 수 있습니다. 그러나, 기계적인 거래는 물론 여러 가지 단점을 가지고 있다는 것을 인식하는 것이 중요하다. 하나 고유의 적응성을 통해, 최적화, 또는 다양 화 (임의 상인은 자신의 방법을 조정처럼) 각 시스템이 만들 것입니다 모든 거래 결정을 정량화 할 수 있어야합니다 첫 번째 존재는, 둘째 기계 시스템은 주기적으로 조정되어야 할 것이다 . 하나의 프로그램, 테스트, 디버그에 필요한 시간과 노력의 엄청난 양에두고 있다면 마지막으로, 기계 시스템에만 작동, 지속적를 조정합니다. 해당 시스템, 2) 시장, 3) 기간에 대해 1) 목적 : 기계적인 전략을 설계하기가 다른 어떤 전에 세 가지를 고려하는 것이 중요합니다. 1) 추세 거래, 2) 모멘텀 거래, 3) 복귀 평균 거래로, 4) 및 기본 거래 :이 결정되면 어떤 시장을 무역 단지 4 가지 방법이 있기 때문에, 당신의 중요한 방법론을 쉽게 찾을 수 있습니다. 당신이 당신의 목표, 시장, 기간 및 방법을 결정하면 당신은 함께 첫 번째 전략을 넣어 시도 할 준비가 된 것입니다. 이미이 지나치게 어려운 것으로 증명하지 말아야 경험 임의 상인 경우의 대부분은 아마도이 시점에서 생각하고있다. 당신이 폭 넓은 경험이없는 경우, 당신은 작동하는 방법을 찾을 수있을 것이다. 이 방법은 긴 / 짧은 유전자 매일 다시 최적화 된 지속적으로 조정 협력 신경망처럼 복잡로 이동 평균 크로스처럼 간단 할 수 있습니다. 새로운 시스템을 구축 할 수있는 경험이 상인을위한 가장 좋은 방법은 아이디어를 테스트하는 것입니다. 이는 시장에서 향후 기술없이 두 가지 방법으로 수행 될 수있다. 이 방법은 내가 차트 및 엑셀) 내 첫 10 m은 꽤 빠른 테스트 방법이다. 그것은 바로 글쎄 그것이 많은 일 같은 소리뿐만 아니라 실시간으로 그 시장을 거래 한만큼 좋은 이들 시장에 대해 나에게 느낌을 주었다. 몇 시간 동안이 일을 후에, 나는 아이디어를 테스트하기 위해보다 효과적인 방법이있을 것으로 생각했다. 그리고 매일 바 당신이 문제를 상상할 수)를 거래가 다시됩니다. 또한, 나는 손으로 광범위하게 테스트 한 아이디어가 때로는 프로그램하기 어려웠다. 나는 (심지어 약간의 정도에 따라) 내가 중요한 개념을 miscoded 많은 경험이 있고이 내 손 테스트보다 크게 다른 결과를주는 것을 끝내었다. 이 올바르지 코드 있다는 지식없이, 나는 거짓으로 유효한 사실에 있던 많은 거래 아이디어를 기각했을 수 있습니다. 또한, 거래 프로그램의이 레벨에서 그것의 입력을 (자유도)를 최소화하고가요 입력을 이용하는 요소를 고려하는 것은 매우 중요하다. 가격 및 시장의 변동성이 변동로 정지 때문에 랜덤 노이즈의 반출되지 않도록이의 예는 3 ATR 정지 대신 60 핍 정지를 활용하는 것입니다. 당신이 당신의 전략의 견고성을 향상시킬 수있는 다른 방법 현실적인 채우기 및 수수료를 이용하여 제한 명령이 실제로 (이 그것이 있어야로 일부 소프트웨어 테스트 쉽지 않다) 작성되었을 것입니다 보장 등이 있습니다. 최적화 전략 테스트 경력이 시점에서 고려해야 할 또 다른 유용한 도구입니다. 이것은 강력하지만 두 가지 효과를 가진 것입니다. 유전자 알고리즘과 유사한 기술의 활용이 최적화는 당신에게 하나의 점 이상을 제공하지 않습니다, 하지만 비슷한 주식 그래프를 제공하여 입력을 둘러싼 유사한 입력 값이 아닌 것을 확인하는 일반적인 방법입니다. 워크 앞으로 시험은 현실적인 결과를 얻을 수 및 전략 (미래와 유사)에 최적화되지 않은 데이터에 성공했을 여부를 직접 볼 수 있습니다 또 다른 유용한 도구입니다. 경험 많은 함정을 가진 후, 프로그램 거래로 더 나아가, 내가 한 번에 두 개 이상의 아이디어를 테스트 할 수한다고 생각합니다. 사실, 이상적으로 나는 여러 시간 프레임과 다양한 시장을 통해 많은 아이디어를 테스트하고 싶습니다. 지금이 내가 디자인에 참여 오전 작업은 내가이 날 다음 단계로 내 거래를 취할 것입니다 속도와 정밀도로 시장을 분석하는 데 도움이됩니다 느낀다. 이 통계 데이터 마이닝, 시장 분석, 기간 분석, 기술적 분석, 기본적 분석, 자금 관리는 하나의 패키지로 사실적인 진화 테스트와 결합하는 최선의 전략 디자이너의 무대입니다. 당신이 볼 수 있듯이, 고급 프로그래밍 테스트 및 거래 복잡한 분야입니다. 나 자신은 여전히​​ 배우고 결코 자신 전문가 고려하고있다. 좋은 소식은 성공적으로 강력한 기계적인 전략의 생성 및 구현이를 선택할만큼 간단하거나 복잡한 방식으로 수행 할 수 있다는 것입니다. 결국, 아주 간단한 전략은 시험 및 / 또는 촛불 백 테스팅에 의해 촛불 설계 여전히 내 무역 방법론의 초석입니다. 브렛에서 : 작은 시작 행할 수를 유지하고 기술을 구축 : 에드워드의 조언을 알 수 있습니다. 가장 좋은 아이디어를 많이 관찰에서 올 것이다, 하지만 최고의 아이디어 중 일부는 가장 간단하고 간단합니다. 나는 최근에 내 브렛 Steenbarger 박사에 대해 시작의 한 유망한 방법이 될 수있는이 공동 작업하고 싶은 상인과 프로그래머를위한 전화를 게시했습니다 무역 가장자리를 찾기 위해 시장에서 역사적 패턴을 사용하여에 관심이있는 무역 (와일리, 2003), 강화 상인 성능 (와일리, 2006), 그리고 매일 무역 코치 (와일리, 2009)의 심리학의 저자. 나는 다양한 분야에서 전문 연주자에서 연구에 그리기, 또한 상인 사이의 성능 향상에 관심이 있어요. 나는 때문에 글로벌 매크로 헤지 펀드에서의 내 역할에 2010 년 5 월을 시작하는 블로그에서 휴가를했다. 블로깅은 일반 트위터에 게시하고 StockTwits (steenbab)와 함께, 2 월, 2014 년에 다시 시작했다. 체계적인 상인 중 가장 큰 우려의 마이클 R. 브라이언트 하나에 의해 강력한 무역 전략에 대한 내 프로필 멀티 시장 기술보기를 통해 맞춤 거래 전략입니다. 오버 맞는 전략 백 테스트에 큰 보이지만 앞으로 테스트 또는 실시간 거래에 실패합니다. 전략 오버 적합하지만, 하나의 큰 요인이 견고 있는지 여부에 영향을 미칠 여러 가지 요소가 있습니다. 이러한 맥락에서, 견고성 전략 그것이 의존하는 데이터의 변화에​​ 민감한 방법을 말한다. 보다 강력한 전략은 가격 데이터의 변화에​​ 덜 민감하다. 즉, 강력한 전략은 덜 강력한 전략보다 시장 가격보다 다양한 잘 수행 할 것이다. 확실하게, 서로 다른 다양한 시장에서 잘 작동하는 무역 전략은 이러한 시장의 한을에 작품보다 더 강력하다. 그러나, 다양한 시장에서 작동 구축 전략 전략 디자인 멀티 시장 접근법을 사용하여 내구성을 달성하기 위해 하나의 방법이다. 이 문서에서는보다 강력한 거래 전략을 구축하는 데 사용할 수있는 다른 여러 시장 기술에 대해 설명합니다. 가격에 무감각 내가 집중하려는 전략 안정성의 핵심 요소는 가격에 무감각하다. 무감각은 전략 가격의 다양한에 대한 수익을 거래 할 수 있다는 것을 의미한다. 가격 변동의 정도는 높은 또는 낮은 몇 진드기에 의해 상이한 작은 차이에 이르기까지 다양 할 수 있습니다, 같은 완전히 다른 시장에 큰 차이이다. 작은 변화의 경우, 전략도 몇 가지 전략이 실패합니다 패턴에 변화를 틱 가격의 특정 가격 또는 패턴에 너무 의존하지 않도록 명확해야한다. 전략은 예를 들면 승강 상태 특정 가격을 특정 가격 사이의 관계에 의존하는 가격 패턴과 같은 기술을 이용하여 특정 시장에 대해 설계된다면, 그럼에도 불구하고, 이 실제로 발생할 수있다. 미래는 결코 정확히 과거를 복제하기 때문에, 그래서 그들은 반복 될 가능성이 없습니다 다시 것을 과거에 묶여 패턴에 의존하지 않는 중요하다. 사실, 대부분의 경우에, 예컨대 아마도 무작위 시장 잡음이다. 견고성의 스펙트럼이 끝나면, 다음에, 가치가있는 목표 시장 랜덤 잡음 전략 덜 민감하도록 할 것이다. 스펙트럼의 다른 쪽 끝에, 우리는 완전히 다른 시장을 가질 수있다. 효과적으로 선물, 주식 및 외환의 큰 포트폴리오를 거래 전략은 가격 무감각의 정점을 나타냅니다. 이 같은 전략을 통해 맞춤 될 가능성이 거의이야. 또한, 다양한 시장에서 잘 테스트 전략은 이미 다른 조건에서 수행 할 수있는 능력을 입증 되었기 때문에 조건이 변경 될 때 앞으로 잘 수행 할 가능성이있다. 이 섹션에서는 견고성의 다른 학위에 대한 기술, 나는 세 가지 무역 전략에 견고성을 구축하기위한 기술, 견고성의 다른 정도에 초점을 맞춘 각을 논의 것이다. 아이디어를 설명하기 위해, 나는 Adaptrade Builder에서 생성 예제를 사용하는 것이다. TradeStation를하고 MultiCharts에 대한 EasyLanguage의 거래 전략을 구축 전략 검색 및 코드 생성 도구. 또한, 가장 일반적으로 발생하는, 첫 번째 방법은 각 시장에서 다른 다양한 시장 이상의 전략을 구축하는 것이다. 일부 상인은 단일 시장 전략을 통해-적합 너무 가능성이 있다는 믿음을 기반으로 다중 시장 전략을 무역. 다른 상인은 하나의 시장에 집중하는 것을 선호합니다. 전략을 구축 할 때 관계없이 우선, 견고성과 성능 사이의 트레이드 오프를 기대할 수 있습니다. 그 시장을 위해 특별히 설계된 전략으로 주어진 시장에서뿐만 아니라 수행하는 다양한 시장을 거래하기위한 전략을 기대 너무 많이 요구 될 것이다. 한편, 오버 피팅의 위험은 일반적으로 단일 시장 전략 높을 것이다. 중간 접지 그러나 가능하다. 말, 원유, 금, 밀, 주가 지수, 외환 등 - - 안정적 크게 관련이없는 시장 바구니를 거래 전략을 개발하기 위해 노력하고 아무 문제가이야 없지만 다른 방법은 그룹 관련 시장입니다 이상 구축 각 그룹의 유일한 시장. 여기 후자의 방법에 초점을 맞출 것이다. E-미니 S의 P 500 (ES) : 아래의 예에서, 나는 3 주가 지수 선물을 통해 전략을 구축했습니다. 매일 바의 5 년 사용 및 거래 비용 (미끄러짐, 수수료 등)에 대한 계약 당 25 가정, 나는 순이익이 삭감 두 배 가중 된 삭감을 최소화하면서 순이익을 극대화하여 전략을 세웠습니다. 나는 밖으로의 샘플 테스트를 위해 데이터의 지난 25 예약. 위치 크기는 무역 당 하나의 계약을 사용하도록 설정했다. 결과는도 다음과 같습니다. 매일 ES, EMD의 바, TF 선물 시장을 통해 구축 된 거래 전략에 대한 그림 1. 주식 곡선. 세 곡선이 아래의 각 시장에 대한 각각의 지분 곡선을 나타내는 반면, 상단의 두꺼운 곡선, 결합 (포트폴리오) 지분 곡선을 나타냅니다. 그것은 전략은 각각의 시장에서 매우 유사하게 거래되고 각 시장의 주식 곡선으로부터 명백이야. 세 시장이 관련된 아마도 높은 상관 관계가되지만, 실제 가격은 각각의 가격 시리즈 다르다. 우리는 전략이 시장 간의 가격의 변화에​​ 영향을받지 않음이라고 결론을 내릴 수있다 - 그것은 거의 가격의 틱별로 틱 자세한 사항은 각 시장에 대해 서로 다른 경우에도 각각의 시장에서 동일하게 작동합니다. 이것은 아마도, 랜덤 요소도 관련 시장에서의 시장에 시장에서 다를 수 있습니다, 때문에 무작위 시장 소음에 대한 전략은 영향을받지 만들기의 목표를 달성하는 데 도움이됩니다. 또한, 전략 로직이 세 시장이 공통적으로 가지고있는 요소에 키잉 것을 결론 합리적인이야. 세 시장은 주가 지수 선물이기 때문에, 이러한 요소는 아마도이 기간에 어떻게 주가 지수 선물 거래와 관련이 있습니다. 일중 단일 시장 전략 전략보다 강력하게하기위한 다른 기술은 일중 데이터를 단일 시장 전략을 적용 할 수있는 한 것이다. 의 당신이 E-미니 S의 P 500 선물 (ES) 5 분 바용 무역 전략을 개발하고자한다고 가정 해 봅시다. 당신은 ES에 초점을 맞추려하지만 당신은 그 바의 크기 실수로 피팅 가짜 패턴에 대한 관심을 다시하는 경우, 다른 유사한 바 크기에 동시에 그것을 피팅 시도 할 수 있습니다. 이 방법은에 거래 전략은, 말 5 분 바는 최대 보유해야한다는 생각을 기반으로 7 분 바, 말한다. 두 줄의 크기에 유사 t 무역 아무튼 어떤 전략을 통해 맞춤 한 가격 시리즈 때문에 제외 된 것으로 추정된다. 도. 5 이상 7 전략을 구축이 결과와 ES (일 세션)의 구분 막대가 표시된다. 하루 동안의 데이터를 하나 해 사용하고, 거래 비용에 대한 계약 (25) 가정 하였다 당. 데이터의 33 밖에서 샘플 테스트 예약 이외에는 다른 설정은 이전의 실시 예와 마찬가지였다. 배아 줄기 선물 시장의 5, 7, 9 분 막대 위에 구축 된 거래 전략에 대한 그림 2. 주식 곡선. 도 하위 3 지분 곡선으로되어있다. 2는 전략은 전략은 하나 바의 크기를 통해 맞춤 아니라는 것을 제안, 세 줄의 크기를 통해 유사 거래. 앞의 예에서와 같이, 우리는 전략 논리 어느 한 바 사이즈와 관련된 임의의 요소 (즉, 잡음)에 적합하지 않은 것으로 결론을 내릴 수있다. 이것은 우리에게 전략은 ES 시장을 통해 맞춤 아니라고 자신감을 주어야한다. 목표는 전략이 개발되고 있는지 시장 노이즈에 둔감 할 경우 바로 잡음을 포​​함하는 가장 직접적인 방법은 제작 과정에서 소음을 포함하는 것이다. 이 작업을 수행하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 내 다른 뉴스 레터, 브레이크 아웃 게시판에서 글에서. 나는 기존 가격 시리즈의 특정 요소를 무작위로 합성 가격 데이터를 생성하는 방법을 설명했다. 이 기사에서는 가격을 유지 자체를 변경하지만 데이터의 모든 시리얼 의존성을 잃는 가격 변화의 순서를 무작위. 이 원래 시리즈의 임의로 수정 된 버전을 만드는 동안 일련의 상관 관계를 유지할 것이다 적어도 두 개의 대안 적 방법 : 무작위 바의 특정 비율을 변경, 그리고, 각 막대가 변경 될 때까지 무작위로 높은 연 가격 (선택, 수정) 낮거나 가깝습니다. 마지막으로, 임의의 양만큼 가격을 변경합니다. 예를 들어, 우리는 (20)의 확률을 수정 막대 가정한다. 바이 수정 될 선택하면, 우리는 무작위로 변경 될 수있는 높은 가격을 선택할 수 있습니다. 마지막으로 무작위 지난 50 바 이상 0 평균 진정한 범위 10 가령 사이 선택된 양만큼 높이를 변경한다. 위에서 언급 한 문서에서 설명하는 합성 가격 일련의 방법을 적용하지만 일련의 상관 관계를 유지하는 데 도움이되는 기술을 사용합니다. 청킹 기술 기는 가격 바의 일부 미리 선택된 수의 변화 및 ​​청크의 순서를 무작위. 예를 들어, 청크의 크기는 20 바 가정하자. 20 바의 각 계열은 하나의 덩어리로 간주되고, 청크의 순서는 무작위 화된다. 문서에 설명 된대로 가격 변화의 무작위 덩어리는, 가격이 시리즈로 재구성된다. 청크 크기는 원래 가격이있는 경우, 직렬 종속성의 분석에 기초하여 선택 될 수있다. 상관없이 어떤 방법이 선택된다, 얻어진 계열은 종래 예와 같이 포트폴리오에 추가된다. 목표는 반드시 생성 전략은 적어도 몇 같은 합성 가격 시리즈 원래 가격 이외에도 포트폴리오에 추가되어야하는 데이터에 도입되는 임의의 요소에 둔감하게되기 때문이다. 전략은 포트폴리오로 원본과 합성 모든 시리즈를, 위에 건설 될 것입니다. 가격 변화에 무감각를 달성하는 것은 무역 전략에 견고성을 구축하는 한 가지 방법입니다. 가격 변동의 정도는 완전히 다른 시장에서 가격에 임의의 변동 (즉, 잡음)에 이르기까지 다양 할 수 있습니다. 가격 변화의 원하는 정도에 민감 s의 전략을 개발, 전략은 내장 변화의 원하는 정도를 도입 다른 가격 시리즈와 함께 일본어 또는 목표 가격 시리즈 이루어지는 시장의 포트폴리오를 통해 시험 할 수있다. 이 문서에서 설명하는 세 가지 방법은 가격 변동이 생성 된 방법에 차이. 제 1 기술은 다르지만 관련 시장을 사용했다. 두 번째 기술은 동일한 시장 상이한 바의 크기를 이용했다. 마지막 방법은 무작위 일본어 일련의 요소를 변경함으로써 원래의 계열로부터 생성 된 합성 가격 데이터를 이용하여 제안 하였다. 에 관계없이 사용하는 방식의 거래 전략을 구축의 기본 개념은 그들에게 더 강력한 거래 전략을 만드는 데 도움이 설계하고 테스트하는 데 사용되는 데이터에 덜 민감합니다. 그리고 강력한 무역 전략은 시장을 통해 맞춤 실시간 거래를 잘 유지하는 것이 더 가능성이있을 가능성이 적습니다. 이 문서에서는 Adaptrade 소프트웨어 뉴​​스 레터 8 월 일호에 출연했다. 가정 또는 SIMULATED 실적에서는 특정 고유의 제한이 있습니다. 실제 성능 RECORD는 달리 시뮬레이트 된 결과는 실제 무역을 대변하지 않습니다. 무역이 실제로 실행되지 않은 때문에, 결과는 가질 수 부족 또는 어떠한 경우 IMPACT위한 OVER 보상 그러한 유동성의 부족과 같은 특정 시장 요인. 일반에서 시뮬레이션 무역 프로그램은 또한이 뒷 궁리의 이익을 설계하고 있다는 사실에 근거합니다. NO 표현되지되고 있음을 모든 계정이되거나 도시 된 것과 유사한 이익 또는 손실을 달성 할 가능성이있다. 당신이 새로운 개발, 뉴스 및 Adaptrade 소프트웨어에서 특별 제공의 연락 싶습니다 경우 우리의 이메일리스트에 가입하시기 바랍니다. 고맙습니다.