Wfa Forex

soluzione istituzionale-classe di gestione dei dati strategia di backtesting distribuzione - azioni, opzioni, futures, valute, cesti e personalizzati sono supportati strumenti sintetici - più dati a bassa latenza alimenta velocità supportate di elaborazione in milioni di messaggi al secondo su terabyte di dati - C e backtesting strategia basata e ottimizzazione - broker più supportato esecuzione, segnali di trading convertiti in FIX orders. QuantFACTORY - soluzione di distribuzione backtesting strategia di gestione dei dati di classe istituzionale - QuantDEVELOPER - quadro e IDE per lo sviluppo di strategie di trading, il debugging, backtesting e l'ottimizzazione, disponibile come plug-Visual Studio in - QuantDATACENTER - permette di gestire un magazzino di dati storici e catturare in tempo reale o dati ultra bassi di mercato di latenza da parte dei fornitori e degli scambi - QuantENGINE - permette di implementare ed eseguire strategie precompilati - multi-asset, multi-periodo di dati a bassa latenza, broker più supported. Institutional-class soluzione di distribuzione backtesting strategia di gestione dei dati - OpenQuant - C e livello di portafoglio sistema di backtesting e il commercio, multi-asset, test di livello intraday, ottimizzazione, ecc WFA più intermediari e feed di dati supportati - QuantTrader - produzione di trading ambiente - QuantBase - gestione centralizzata dei dati - QuantRouter - dati e soluzione di distribuzione backtesting strategia di gestione dei dati al fine routing. Institutional classe - soluzione multi-asset, i dati più feed supportati, database supporta qualsiasi tipo di RDBMS forniscono un'interfaccia JDBC, ad esempio Oracle, Microsoft SQL Server, Sybase , MySQL ecc - i clienti possono usare IDE per lo script la loro strategia sia in Java, Ruby o Python, oppure possono utilizzare il proprio IDE strategia - esecuzione broker più supportato, segnali di trading convertiti in FIX soluzione di distribuzione backtesting strategia di gestione dei dati orders. Institutional classe - multi-asset soluzione forex, opzioni, futures, azioni, ETF s, materie prime, strumenti sintetici e si diffonde derivati ​​personalizzati, ecc, i dati più feed supportati - quadro per lo sviluppo di strategie di trading, debug, test retrospettivi e ottimizzazione - esecuzione broker più supportati, segnali di trading convertite in ordini FIX IB, JPMorgan, FXCM etc. Dedicated piattaforma software integrata con TradeStation s dati per backtesting e auto-negoziazione - dati intraday quotidiana ci scorte per 43 anni, a termine per 61 anni - pratico per segnali basati prezzo backtesting analisi tecnica, il supporto per il linguaggio di programmazione EasyLanguage - il sostegno degli Stati Uniti scorte ETF, futures, indici statunitensi, azioni tedesche, indici tedeschi, forex.- gratuiti per intermediazione clienti TradeStation - 249 95 mensili per i non addetti Tradestation piattaforma software, senza alcuna intermediazione - 299 95 mensile per i professionisti piattaforma software Tradestation, senza alcuna piattaforma software brokerage. 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Portfolio Analytics utilizzando i dati di mercato ad alta frequenza - Questo prodotto è per uso di bassa, media, commercianti ricercatori ad alta frequenza Tutti i calcoli sono realizzati utilizzando mercato ad alta frequenza dati che beneficia a bassa e ad alta frequenza Traders ricercatori - backtesting intraday, gestione del rischio di portafoglio, la previsione e l'ottimizzazione ad ogni prezzo secondo, minuti, ore, fine ingressi Girl giorno completamente controllabile - fonti di dati 8k tick mercato dal 2012 azioni, indici ETF negoziati in I clienti NASDAQ possono anche caricare i propri dati di mercato ad esempio azioni cinesi - 40 portafoglio metriche di VaR, ETL, alfa, beta, indice di Sharpe, rapporto Omega, ecc - supporta R, Matlab, Java Python - strumento di backtesting base 10 portafoglio optimizations. 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There è considerevole dibattito circa l'accuratezza di MetaTrader s tester strategia nella migliore delle ipotesi, backtesting offre solo una buona approssimazione di come i commerci sarebbero stati giustiziati in tempo reale, ma è l'unico strumento a disposizione per testare rapidamente qualsiasi strategia su una vasta gamma di situazioni di negoziazione, e quello che si dovrebbe imparare a utilizzare well. Open Tester strategia in MetaTrader cliccando l'apposito pulsante sulla barra degli strumenti o selezionando strategia Tester dal backtesting View menu. History Center. Before o ottimizzazione, è importante per fare in modo che i dati la storia è completa e accurata, soprattutto se si sta utilizzando ogni tick come modello di prova Se si vedere gli errori grafico non corrispondenti presenti nel registro ufficiale o se la qualità di modellazione è inferiore a 90, i dati della storia non è sufficiente a generare accurati ticks. Open il Centro di storia dal menu Strumenti o premendo F2 sulla tastiera Fare doppio clic sul grafico nella coppia colonna sinistra che si prevede di backtest per un elenco di periodi di tempo verrà visualizzata sotto Inizia con un doppio clic su 1 minuto M1 per caricare i dati della cronologia per quel periodo la backtester utilizza i dati M1 per generare le zecche, quindi è importante che i dati M1 è complete. From il Centro di Storia, è possibile scaricare o importare dati da utilizzare in backtesting vostro broker fornirà automaticamente alcuni dati recenti, ma potrebbe non essere sufficiente per un backtest più Inoltre, i dati scaricabili gratuitamente da MetaTrader accessibili tramite il pulsante download non è sempre completa, e può contenere grandi gaps. You possibile scaricare i dati sulla M1 da First, selezionare il periodo M1 per il simbolo dalla lista sul lato sinistro Fare clic sul pulsante Importa e quindi fare clic su Sfoglia nella finestra Importa per selezionare il file di dati M1 appena scaricato Premere OK per importare i dati - può richiedere diversi minuti ora avete parecchi anni di dati M1 per quella symbol. To fanno uso di questi dati su tempi più alti, che sarà necessario utilizzare il periodconverter script che viene fornito con MetaTrader Aprire una finestra cartografica e impostarlo su M1 Trascinare e rilasciare lo script periodconverter dalla finestra Navigator sul grafico e impostare l'impostazione ExtPeriodMultiplier al numero di minuti per convertire in per M15, utilizzare 15 per H1, l'uso 60 per H4, utilizzare 240, e così on. Repeat questo processo per tutti i periodi di simboli che si prevede di testare sul Una volta che hai i dati della cronologia sufficienti, è possibile iniziare a testare il video qui sotto mostra il processo di importazione e di convertire i dati M1. la funzione di ottimizzazione della MetaTrader 4 permette di testare migliaia di combinazioni di impostazioni Expert Advisor per trovare le impostazioni più redditizie per le strategie basate su indicatori di grafico selezionato, d'epoca e intervalli di date dovrà essere ottimizzato per la massima redditività Tuttavia, quasi tutti i EAS beneficiare di ottimizzazione - anche quelli che il commercio su dati tick, a patto di avere i dati della cronologia completi M1 vedere above. While l'ottimizzatore riportare le impostazioni più redditizi per l'intervallo di date selezionato, questo è alcuna garanzia che queste impostazioni saranno redditizia in futuro le condizioni di mercato cambiano spesso, quindi è importante regolarmente ri-ottimizzare il vostro consulente esperto per la migliore results. To ottimizzare il vostro consulente esperto, prima selezionare dalla casella a discesa Expert Advisor selezionare la coppia di valute dalla scatola e grafico periodo di simbolo dal la casella Periodo per il modello è ll generalmente vuole selezionare Apri prezzi Solo, a meno che non si sta ottimizzando un EA che gira su dati tick In questo caso, selezionare ogni tick Verificare l'opzione Usa Data e selezionare un intervallo di date per ottimizzare Infine, fare assicurarsi che l'ottimizzazione è checked. Click il pulsante Expert Proprietà per aprire le impostazioni del consulente esperto Sotto la scheda Input è dove si ll immettere l'intervallo di valori per ottimizzare per la colonna di inizio sarà il valore più basso per una data impostazione, mentre la colonna di arresto sarà la più alta la colonna step è l'importo che l'ottimizzatore scorrere dal inizio alla fermata setting. In qui sopra stiamo ottimizzando SL, impostazioni TS e TP di esperto il valore iniziale è 20, il passo è 20, e la fermata è 200 Nella ottimizzatore testare ogni combinazione di valori da 20, 40, 60 e così via fino a 200 Usare un inizio, passo e valore finale che è appropriato per l'impostazione state ottimizzando Anche valori 5, 10, ecc sono casella good. The verso l'estrema sinistra deve essere selezionato per l'impostazione che per essere ottimizzato Tutte le impostazioni che aren t controllati utilizzerà il numero nella colonna Valore quando l'ottimizzazione nella scheda test, è possibile regolare il deposito iniziale a qualcosa di un po ' più realistico Lasciare le altre impostazioni ai loro defaults. When si è pronti per iniziare l'ottimizzazione, premere il pulsante Start in basso a destra della finestra di strategia Tester a seconda del periodo, l'intervallo di date, il modello di test e il numero di impostazioni per essere ottimizzato può richiedere da alcuni minuti a diverse ore se è troppo tempo, è consigliabile accorciare l'intervallo di date, ottimizzando un minor numero di impostazioni, o utilizzando un passo più grande value. Once l'ottimizzazione è finito, aprire la scheda di ottimizzazione Risultati e fare doppio fare clic sulla colonna di profitto per ordinare i risultati doppio clic su qualsiasi dei risultati per caricarlo nel tester Hit nuovamente il pulsante Start per backtest con la settings. By selezionato ora, dovrebbe essere ovvio come funziona backtester Seleziona l'Expert Advisor Simbolo Periodo Modello e controllare la casella Usa data e selezionare una data gamma selezionata la modalità visiva solo se si desidera che il pulsante Proprietà Expert una guida visiva del backtesting Leave Ottimizzazione unchecked. Hit e immettere le impostazioni nella colonna Valore nella scheda Input È anche possibile caricare o salvare le impostazioni utilizzando i pulsanti in basso a destra dall'inizio, Passo e stop colonne vengono ignorate, come lo sono la checkboxes. Close la finestra di dialogo Proprietà di esperti e premere Start per iniziare il test Ci vorranno da pochi secondi a qualche minuto a seconda della Una volta che le impostazioni di prova è terminato, aprire la scheda rapporto sul fondo per vedere i tuoi results. A alcune statistiche prendere atto of. Total utile netto - l'utile lordo meno il fattore loss. Profit lordo - l'incidenza del margine lordo di perdita lorda superiore è meglio, qualsiasi cosa sopra 1 5 è good. Absolute drawdown - il prelievo del deposito iniziale alte prelievi aumentare la probabilità che il tuo account verrà soffiato compravendite out. Profit - la vincita complessiva percentage. Modeling qualità - importante solo se il modello di test è ogni Tick Se è così, questo dovrebbe essere a 90 in caso contrario, seguire le istruzioni di cui sopra per aggiornare la vostra storia con precisione M1 data. The scheda risultati nella parte inferiore del tester di strategia vi darà i dettagli sugli ordini aperti e chiusi, inclusi trailing stop , take profit e stop loss fare clic sul pulsante Apri Grafico per ottenere una rappresentazione visiva dei risultati durante il test il nuovo EA, esaminare questi strettamente per assicurare che la vostra strategia sta funzionando come intended. Walk Forward Analysis. While backtesting e ottimizzazione può dare un buona idea di come il vostro EA sarà il commercio, sarà necessario fare di più test approfonditi per garantire che il sistema di scambio è veramente redditizia Il modo migliore per raggiungere questo obiettivo è da un processo chiamato analysis. Walk analisi forward passi in avanti consiste semplicemente cicli multipli di ottimizzazione e backtesting, e l'analisi dei risultati dei test per un lungo periodo il nostro articolo su analisi avanti passeggiata spiega il processo in modo più dettagliato il nostro cammino in avanti Analyzer per MetaTrader consente di eseguire in modo rapido ed WFA easily. What è camminare in avanti Analysis. Walk avanti anaylsis è il processo di ottimizzazione di un sistema di negoziazione con un set limitato di parametri, e poi prova il parametro migliore ottimizzato impostato su out-of-campione di dati Questo è simile al modo in cui si usa il proprio consulente esperto di trading dal vivo I principi di cammino in avanti analisi sono stati descritti nel libro la valutazione e l'ottimizzazione di strategie di trading da Robert Pardo. To effettuare una passeggiata analisi avanti in MetaTrader, prima di ottimizzare il consulente esperto nel Tester strategia Quindi, scegliere il risultato più redditizio nella scheda Ottimizzazione risultati, e eseguire un backtest su un periodo di tempo immediatamente successivo al periodo ottimizzazione la data di fine del periodo di ottimizzazione è la stessa come la data di inizio del periodo di prova Questo processo viene ripetuto più volte fino a che un campione soddisfacente è achieved. If il consulente esperto si comporta bene nei test, relativamente ai risultati di ottimizzazione, quindi si può concludere che il consulente esperto sarà probabilmente redditizia nel trading dal vivo Se, d'altra parte, il consulente esperto funziona male in fase di test, quindi sia i parametri di ottimizzazione o la lunghezza di sarà necessario regolare i periodi di test e ottimizzazione Se, dopo molti tentativi, il consulente esperto continua a non funzionare bene nei test, quindi si può concludere che il sistema commerciale è l'animazione unprofitable. The a destra illustra l'analisi in avanti passeggiata procedura l'ottimizzazione viene effettuata su un periodo più lungo i dati nel campione, e quindi il gruppo di parametri ottimizzati viene testato su un successivo periodo più breve i dati out-of-sample i periodi di ottimizzazione e di prova sono spostati in avanti, e il processo viene ripetuto fino un campione adeguato è acheived Source. An esempio di camminare in avanti Analysis. Let s fornire un esempio reale Noi stiamo andando a fare una passeggiata analisi in avanti su un consulente esperto, utilizzando EURUSD M30 Noi ll ottimizzare questo consulente esperto per un periodo di 120 giorni Noi ve scelto la 3 o 4 parametri più importanti per ottimizzare, in modo da non a un eccesso di ottimizzare o curva di adattare i risultati Inoltre, un minor numero di parametri significa un più veloce test. We ll selezionare il risultato più redditizio, e backtest quei parametri oltre un periodo di 30 giorni immediatamente successivi al periodo di ottimizzazione si raccomanda di utilizzare un periodo di prova di circa 25 della lunghezza del periodo di ottimizzazione una volta ci ho registrato i nostri risultati, abbiamo ll spostare il prossimo periodo di ottimizzazione e test in avanti del 30 giorni. Trascorso 12 turni consecutivi di ottimizzazione e test, abbiamo ll hanno la pena di camminare analisi dei dati in avanti di un anno s confrontiamo il profitto medio al giorno per i periodi di ottimizzazione per il profitto medio al giorno per i periodi di prova Questo ci darà un calcolo chiamato l'indice di efficienza in avanti passeggiata. A rapporto di efficienza in avanti passeggiata maggiore di 0 5 è considerato un ottimo risultato Questo è quello che noi chiamiamo un sistema di negoziazione robusta Tuttavia, un consulente esperto è negoziabile fintanto che è costantemente profittevole su più periodi di test Se il rapporto passeggiata efficienza in avanti è negativo, allora questo significa che il consulente esperto non ha svolto bene rispetto ad esso s corso results. Of ottimizzazione, si può fare una passeggiata analisi avanti manualmente in MetaTrader s Strategy Tester Ma il processo è noioso, che richiede tempo e soggetto a errori Questo è dove il software di camminare in avanti Analyzer è disponibile in il programma eseguirà automaticamente una passeggiata analisi in avanti con MetaTrader s Strategy Tester oltre un certo periodo di tempo, con solo poche impostazioni fornite dall'utente.