Ferramentas de probabilidade para uma melhor negociação de Forex Para ter sucesso, os comerciantes de forex precisam conhecer a matemática básica da probabilidade. Afinal, é difícil conseguir e manter os ganhos comerciais sem primeiro ter a capacidade de compreender os números e medi-los. Muitos comerciantes usam uma combinação de indicadores de caixa preta para desenvolver e implementar regras comerciais. No entanto, a diferença entre um bom comerciante e um grande é a sua compreensão das métricas e métodos de cálculo de desempenho e ganhos. As probabilidades e as estatísticas são a chave para desenvolver, testar e lucrar com o comércio forex. Ao conhecer algumas ferramentas de probabilidade, é mais fácil para os comerciantes definir metas comerciais em termos matemáticos, criar e operar estratégias de negociação eficaz e avaliar os resultados. É útil rever os conceitos mais básicos de probabilidade e estatísticas para o comércio forex. Compreendendo a matemática da probabilidade, você saberá a lógica usada por sistemas negociando mecânicos e por conselheiros peritos (EA). Distribuição normal A ferramenta mais básica de probabilidade na negociação forex é o conceito de distribuição normal. A maioria dos processos naturais é normalmente distribuído. A distribuição uniforme implica que a probabilidade de um número estar em qualquer lugar em um continuum é aproximadamente igual. Este é o tipo de distribuição que resultaria da difusão artificial de objetos tão uniformemente quanto possível através de uma área, com uma quantidade uniforme de espaçamento entre eles. No entanto, em vez de uma distribuição uniforme, um preço de pares de moedas provavelmente será encontrado dentro de uma determinada área em qualquer momento. Essa é sua distribuição normal, e as ferramentas de probabilidade podem mostrar uma aproximação de onde esse preço provavelmente será encontrado. A distribuição normal oferece aos operadores de forex poder de previsão quanto à probabilidade de que um preço de par de moedas alcance um certo nível durante um determinado período de tempo. Os computadores usam um gerador de números aleatórios para calcular os meios (médias) dos preços do forex para determinar sua distribuição normal. Se um grande número de preços de amostra forem verificados, a distribuição normal formará a forma de uma curva de sino quando plotada graficamente. Quanto maior o número de amostras, maior será a curva. As regras de médias simples são úteis para os comerciantes, mas as regras da distribuição normal oferecem poder preditivo mais útil. Por exemplo, um comerciante pode calcular que o movimento diário médio de um par forex é, digamos, 50 pips. No entanto, a distribuição normal também pode dizer ao comerciante a probabilidade de que um determinado movimento diário do preço caia entre 30 e 50 pips, ou entre 50 e 70 pips. De acordo com as regras de distribuição normal e desvio padrão, aproximadamente 68 das amostras serão encontradas dentro de um desvio padrão da média (média), e cerca de 95 serão encontrados dentro de dois desvios padrão da média. Finalmente, existe uma probabilidade de 99,7 que a amostra caia dentro de três desvios-padrão da média. A distribuição normal e as funções de desvio padrão em consultores especializados (EA) e sistemas de negociação ajudam os comerciantes de Forex a avaliar a probabilidade de que os preços possam mover uma certa quantia durante um determinado período de tempo. No entanto, os comerciantes devem ser cautelosos ao usar o conceito de distribuição normal sozinho para fins de gerenciamento de risco. Mesmo que a probabilidade de um evento raro (como uma redução de preço de 50) pode parecer baixa, fatores de mercado imprevistos podem tornar a possibilidade muito maior do que aparece durante cálculos de distribuição normais. A confiabilidade da análise depende da quantidade e qualidade dos dados Ao modelar as curvas de distribuição normais, a quantidade e a qualidade dos dados dos preços dos insumos são muito importantes. Quanto maior o número de amostras, maior será a curva. Além disso, para evitar erros de cálculo resultantes de dados insuficientes, é importante que cada cálculo seja baseado em pelo menos trinta amostras. Assim, para testar uma estratégia de negociação forex estimando os resultados das trocas de amostras, o desenvolvedor do sistema deve analisar pelo menos 30 transações para chegar a conclusões estatisticamente confiáveis quanto aos parâmetros testados. Da mesma forma, os resultados de um estudo de 500 negócios são mais confiáveis do que aqueles de uma análise de apenas 50 comércios. Dispersão e expectativa matemática para estimar o risco Para os comerciantes forex, as características mais importantes de uma distribuição são sua expectativa matemática e dispersão. A expectativa matemática para uma série de comércios é fácil de calcular: basta somar todos os resultados comerciais e dividir esse montante pelo número de comércios. Se o sistema de negociação for lucrativo, a expectativa matemática é positiva. Se a expectativa matemática é negativa, o sistema está perdendo em média. A inclinação relativa ou a planicidade da curva de distribuição é mostrada pela medição do spread ou dispersão dos valores de preços dentro da área de expectativa matemática. Normalmente, a expectativa matemática para qualquer valor distribuído aleatoriamente é descrita como M (X). Portanto, a dispersão pode ser definida como D (X) M (XM (X) 2. E, uma raiz quadrada de dispersões é chamada de desvio padrão, mostrada na sigla matemática como sigma (). A dispersão eo desvio padrão são criticamente importantes para o gerenciamento de riscos Nos sistemas de negociação forex. Quanto maior o valor do desvio padrão, maior será o potencial de redução, e quanto maior o risco. De igual modo, quanto menor o valor do desvio padrão, menor será a redução ao negociar o sistema. Exemplo abaixo, é uma amostra de avaliação de risco para um teste de um sistema de comércio de divisas: Número de Comércio X (Ganho ou Perda de Comércio) No exemplo acima baseado no número mínimo de trinta trades para uma amostra adequada, é importante notar que o matemático A expectativa é positiva, então a estratégia de negociação forex é realmente rentável. No entanto, o desvio padrão é alto, então, para ganhar cada dólar, o comerciante está arriscando uma quantidade muito maior, este sistema traz risco significativo. É o restante do E matemática: para determinar a expectativa matemática para este grupo de negócios, junte todos os ganhos e perdas de trades, então divida em 30. Este é o valor médio M (X) para todas as negociações. Nesse caso, é igual a um ganho médio de 4,26 por comércio. Até agora, o sistema parece promissor. Em seguida, para calcular o desvio padrão da dispersão, a média acima 4.26 é subtraída dos resultados de cada comércio, depois é quadrada, e a soma de todos esses quadrados é adicionada. A soma é dividida por 29, que é o número total de negociações menos 1. Ao usar a fórmula para Dispersão de (X) M (XM (X) 2 acima, ela verifica o cálculo da primeira troca em nosso exemplo : Trade 1: -17.08 4.26 -21.34 e (-21.34) 2 455.39 O mesmo cálculo é realizado para cada comércio na série de teste. Neste exemplo, a dispersão sobre a série é igual a 9.353.62 e, por definição, a sua raiz quadrada é igual ao padrão Desvio (), que neste caso é 96,71. Assim, o comerciante forex vê que o risco para este sistema particular é bastante elevado: a expectativa matemática é de fato positiva, com um lucro médio de 4,26 por troca, mas o desvio padrão é alto quando Em comparação com esse lucro. Verifica-se que o comerciante arrisca cerca de 96,71 para cada oportunidade de ganhar 4.26 em lucro. Esse risco pode ser aceitável, ou o comerciante pode optar por modificar o sistema em busca de menor risco. Além do risco de Um sistema comercial particular, os comerciantes de divisas podem Também usam distribuição normal e desvio padrão para calcular o Z-score, que indica quantas vezes comércios lucrativos irá ocorrer em relação à perda de comércios. Durante o processo de desenvolvimento de um sistema de negociação forex vencedor, o comerciante pode se perguntar quantos dos negócios lucrativos vistos durante o teste foram aleatórios e quantos negócios perdidos consecutivos devem ser tolerados para conseguir negócios vencedores. Por exemplo, vamos assumir que o lucro esperado médio de um determinado sistema de negociação forex é quatro vezes menor do que o montante da perda esperada de cada ordem de perda de parada desencadeada ao negociar este sistema. Alguns comerciantes podem assumir que o sistema vai ganhar ao longo do tempo, desde que haja uma média de, pelo menos, um comércio rentável para cada quatro operações perdedoras. No entanto, dependendo da distribuição de vitórias e perdas, durante o mundo real de negociação deste sistema pode retirar demasiado profundamente para recuperar a tempo para o próximo vencedor. A distribuição normal pode ser usada para gerar uma pontuação Z, às vezes chamada de pontuação padrão, o que permite que os comerciantes estimem não apenas a proporção de vitórias em perdas, mas também a quantidade de vitórias que provavelmente ocorrerão consecutivamente. Um Z-score positivo representa um valor acima da média, e um Z-score negativo representa um valor abaixo da média. Para obter esse valor, o trader subtrai a média da população de um valor bruto individual, dividindo a diferença pelo desvio padrão da população. O cálculo da pontuação padrão básica para uma pontuação em bruto designada como x é: Onde é a média da população e é o desvio padrão da população. É importante entender que o cálculo do escore Z exige que o profissional conheça os parâmetros da população e não apenas as características de uma amostra extraída dessa população. Z representa a distância entre a média da população e a pontuação bruta, expressa em unidades do desvio padrão. Assim, para um sistema de negociação forex: ZN x (R 0,5) P (P x (PN) (N 1) N é o número total de trades durante uma série R é o número total de séries de negociações vencedoras e perdedoras P igual a 2 X W x LW é o número total de negociações vencedoras durante uma série L é o número total de negociações perdidas durante uma série As séries individuais podem ser representadas por uma sequência consecutiva de vantagens ou desvantagens (por exemplo, ou 8212). R conta o número de Tais séries. Z pode oferecer uma avaliação de se um sistema de negociação forex está operando no alvo, ou até que ponto de destino pode ser. Assim como importante, um comerciante pode usar o Z-score para determinar se um sistema comercial contém menos ou Maior série de vencedores e perdedores do que o esperado de uma seqüência aleatória de trades8211 Em outras palavras, se os resultados de negócios consecutivos são dependentes uns dos outros. Se o Z-score é perto de 0, então a distribuição dos resultados comerciais está perto da distribuição normal . A pontuação de uma seqüência de negócios pode indicar o anúncio Ependência entre os resultados desses negócios. Isso ocorre porque um valor aleatório normal se desviará do valor médio por não mais de três sigma (3 x) com uma certeza de 99,7. Se o valor Z é positivo ou negativo irá informar o comerciante sobre o tipo de dependência: Um valor Z positivo indica que o comércio rentável será seguido por um perdedor. E, positivo Z indica que o comércio lucrativo será seguido por outro lucrativo, e um perdedor será seguido por outra perda. Esta dependência observada permite que o comerciante forex variar os tamanhos de posição para negócios individuais, a fim de ajudar a gerenciar o risco. Sharpe Ratio A relação de Sharpe, ou a relação da recompensa-à-variabilidade, é uma das ferramentas de probabilidade as mais valiosas para comerciantes do forex. Tal como acontece com os métodos descritos acima, ele depende da aplicação dos conceitos de distribuição normal e desvio padrão. Ele dá aos comerciantes um método para verificar o desempenho de um sistema de negociação ajustando-se para o risco. O primeiro passo é calcular os Retornos do período de retenção (HPR). Por exemplo, um negócio que resultou em um lucro de 10 tem um HPR calculado como 1 0.10 1.10 enquanto um comércio que perde 10 é calculado como 1 0.10 0.90. Da mesma forma, o HPR pode ser calculado dividindo o valor do saldo pós-comercialização pelo valor anterior ao comércio. O Average Holding Period Returns (AHPR) é então calculado pela soma de todos os retornos do período de detenção individual, dividindo-os pelo número de negócios. AHPR por si só produz uma média aritmética que não pode estimar corretamente o desempenho de um sistema de negociação forex ao longo do tempo. Em vez disso, uma eficiência de investimento de sistemas de negociação pode ser estimada mais de perto usando a relação de Sharpe, que mostra como AHPR menos a taxa livre de risco de retornos de investimento a longo prazo relaciona-se ao desvio padrão do sistema negociando. Sharp Ratio AHPR (1 RFR) SD Quando AHPR é o retorno médio do período de detenção, RFR é a taxa de retorno livre de risco de investimentos seguros, tais como taxas de juros bancárias ou T-bond taxas de longo prazo, e SD é o desvio padrão. Como mais de 99 de todos os valores aleatórios cairão dentro de uma distância de 3 em torno do valor médio de M (X) para um determinado sistema de negociação, quanto maior for a Relação de Sharpe, mais eficiente será o sistema de negociação. Por exemplo, se a Razão de Sharpe para resultados de comércio normalmente distribuídos for 3, isso indica que a probabilidade de perder é inferior a 1 por comércio, de acordo com a regra de 3 sigma. Os conceitos de distribuição normal, dispersão, Z-score e Sharpe Ratio já foram incorporados nos logaritmos de EAs e sistemas de negociação mecânica, e sua utilidade é invisível para a maioria dos comerciantes. No entanto, ao saber como essas ferramentas de probabilidade básicas funcionam, os comerciantes de divisas podem ter uma compreensão mais profunda de como os sistemas automatizados executam suas funções e, assim, aumentam a probabilidade de ganhar negócios. Você está atualmente usando ferramentas de probabilidade para aumentar suas próprias chances de sucesso. Excelente artigo. Eu estava procurando exatamente essa informação. Você poderia esclarecer como eu calculo o valor R para uma série de ganhar e perder trades It8217s não muito claro como fazer isso. Você diz que é o número total de séries de negociações vencedoras e perdedoras. Isso significa que eu contai os vencedores consecutivos e menos os perdedores consecutivos. Então, se o meu sistema tem um máximo de 7 operações consecutivas vencedoras e 4 negociações perdedoras consecutivas, em seguida, que é um total de 3 ou 11 Graças James Rechard Fleming diz que eu li o seu blog e quero agradecer por dar a chave de sucesso comercial. Que é realmente útil para o cálculo matemático de negociação. Obrigado, Rechard. Estou contente por achar útil. Eu já comprei seu sistema em pontuação ponderada sistema de pontuação. Eu quero que você saiba que eu sou um homem com deficiência auditiva, que é surdo e não consigo ouvir o que você está dizendo sobre esses vídeos de treino. Entretanto, eu não estou indo despejar seu sistema frio desde que eu sou bastante bem sucedido em o que você recomenda analisar o material do outlook do fxbook como aquele. É verdade que eu tenho 62 de ganhar comércios e fez dinheiro. Eu sabia que sua pontuação ponderada digtinal aumentaria as probabilidades. Com muito arrependimento que eu não tenho Mt 4 sytem em FOREX ou ganho de capital. É um coração quebrado desde que minha conta é inferior a 5000 e é improvável que eles não me aprovem para usar o software mt 4. E não sei se o Forex irá aprovar o download do seu software de sistema. Então você e eu temos que discutir o que está em seu vídeo traing e estou pedindo que você instale closed caption sobre esses vídeos de treinamento para que eu possa estudá-los. 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Embora Pierre Simon Laplace tenha sido considerado o fundador original da distribuição normal em 1809, Gauss é muitas vezes dado o crédito para a descoberta, porque ele escreveu sobre o conceito no início, e tem sido objecto de muito estudo por matemáticos durante 200 anos. De fato, esta distribuição é muitas vezes referida como a Distribuição Gaussiana. Todo o estudo das estatísticas originou-se de Gauss, e nos permitiu entender os mercados. Preços e probabilidades, entre outras aplicações. A terminologia moderna define a distribuição normal como a curva do sino com parâmetros normais. E desde a única maneira de entender Gauss ea curva de sino é entender estatísticas, este artigo irá construir uma curva de sino e aplicá-lo a um exemplo de negociação. Média, Mediana e Modo Existem três métodos para determinar distribuições: média. Mediana e modo. Os meios são tidos em conta adicionando todas as pontuações e dividindo pelo número de pontuações para obter a média. Mediana é fatorada adicionando os dois números médios de uma amostra e dividindo por dois, ou simplesmente tomando apenas o valor médio de uma seqüência ordinal. Modo é o mais freqüente dos números em uma distribuição de valores. O melhor método para obter insight em uma seqüência de números é usar meios porque ele médio todos os números e, portanto, é mais reflexivo de toda a distribuição. Esta era a abordagem gaussiana, e seu método preferido. O que estamos medindo aqui são parâmetros de tendência central, ou para responder aonde nossos números de amostra são dirigidos. Para entender isso, devemos plotar nossas pontuações começando com 0 no meio e plotando 1, 2 e 3 desvios padrão à direita e -1, -2 e -3 à esquerda, em referência à média. Zero refere-se ao meio de distribuição. (Muitos fundos de hedge implementam estratégias matemáticas.) Para obter mais informações, leia Análise Quantitativa de Fundos de Cobertura e Modelos Multivariados: A Análise de Monte Carlo.) Desvio Padrão e Variância Se os valores seguirem um padrão normal, veremos que 68 de todas as pontuações cairão Dentro de -1 e 1 desvio padrão, 95 estão dentro de dois desvios padrão e 99 estão dentro de três desvios padrão da média. Mas isso não é suficiente para nos contar sobre a curva. Precisamos determinar a variância real e outros fatores quantitativos e qualitativos. A variância responde à questão de como nossa distribuição é distribuída. Ele é um fator nas possibilidades de por que outliers pode existir em nossa amostra e nos ajuda a entender esses valores atípicos e como eles podem ser identificados. Por exemplo, se um valor cair seis desvios padrão acima ou abaixo da média, pode ser classificado como um outlier para o propósito da análise. Os desvios-padrão são uma métrica importante que são simplesmente as raízes quadradas da variância. Os termos modernos chamam essa dispersão. Em uma distribuição gaussiana, se conhecemos a média e o desvio padrão, podemos conhecer as porcentagens dos escores que estão dentro de desvios padrão de 1, 2 ou 3 da média. Isso é chamado de intervalo de confiança. É assim que sabemos que 68 das distribuições estão dentro de mais ou menos 1 desvio padrão, 95 dentro de mais ou menos dois desvios padrão e 99 dentro de mais ou menos 3 desvios-padrão. Gauss chamou essas funções de probabilidade. (Para obter mais informações sobre a análise estatística, confira Compreensão das medidas de volatilidade.) Inclinação e curtose Até agora, este artigo foi sobre a explicação da média e os vários cálculos para nos ajudar a explicá-lo mais de perto. Uma vez que traçamos nossas pontuações de distribuição, basicamente desenhamos nossa curva de sino acima de todas as pontuações, assumindo que elas possuem características de normalidade. Então ainda isso não é suficiente porque temos caudas em nossa curva que precisam de explicação para entender melhor a curva inteira. Para fazer isso, vamos para o terceiro e quarto momentos de estatística da distribuição chamada skew e kurtosis. Skewness de caudas medidas assimetria da distribuição. Uma inclinação positiva tem uma variância da média que é positiva e desviada para a direita, enquanto uma inclinação negativa tem uma variância da média inclinada à esquerda essencialmente, a distribuição tem uma tendência a ser enviesada em um lado particular da média. Uma inclinação simétrica tem 0 variância que forma uma distribuição normal perfeita. Quando a curva do sino é desenhada primeiro com uma cauda longa. Isso é positivo. A cauda longa no início antes do nódulo da curva do sino é considerada negativamente distorcida. Se uma distribuição é simétrica, a soma dos desvios em cubos acima da média equilibrará os desvios em cubos abaixo da média. Uma distribuiç~ao direita distorcida terá uma distorç~ao maior do que zero, enquanto uma distribuiç~ao esquerda distorcida terá uma distorç~ao menor que zero. (A curva pode ser uma ferramenta de troca poderosa: para a leitura mais relacionada consultar o risco de mercado conservado em estoque: Wagging as caudas.) Kurtosis explica as características da concentração do pico e do valor da distribuição. Um excesso de excesso de curtose. Referida como platykurtosis é caracterizada como uma distribuição bastante plana onde há uma menor concentração de valores em torno da média e as caudas são significativamente mais gordos do que uma distribuição mesokurtic (normal). Por outro lado, uma distribuição leptokurtic contém caudas finas, uma vez que grande parte dos dados está concentrada na média. A inclinação é mais importante para avaliar as posições comerciais do que a curtose. Análise de títulos de renda fixa exige análise estatística cuidadosa para determinar a volatilidade de uma carteira quando as taxas de juros variam. Modelos para prever a direção dos movimentos devem influenciar a afinidade e a curtose para prever o desempenho de uma carteira de títulos. Estes conceitos estatísticos são ainda aplicados para determinar movimentos de preços para muitos outros instrumentos financeiros. Tais como ações, opções e pares de moedas. Skews são usados para medir os preços das opções medindo as volatilidades implícitas. Aplicando-o a Negociação O desvio padrão mede a volatilidade e pergunta qual o tipo de retorno do desempenho que podem ser esperados. Desvios-padrão menores podem significar menor risco para uma ação, enquanto maior volatilidade pode significar um nível mais alto de incerteza. Os comerciantes podem medir os preços de fechamento da média, pois está disperso da média. A dispersão medirá então a diferença entre o valor real eo valor médio. Uma diferença maior entre os dois significa um maior desvio padrão e volatilidade. Os preços que se desviam longe da média, muitas vezes reverter para a média, de modo que os comerciantes podem tirar proveito dessas situações. Os preços que o comércio em uma pequena escala estão prontos para uma fuga. O indicador técnico freqüentemente usado para os negócios de desvio padrão é a Banda Bollinger. Porque eles são uma medida de volatilidade definida em dois desvios padrão para bandas superiores e inferiores com uma média móvel de 21 dias. A Distribuição Gauss foi apenas o começo da compreensão das probabilidades do mercado. Mais tarde, levou a Time Series e Garch Models. Bem como mais aplicações de distorção, como o Volatility Smile. Um índice desenvolvido por Jack Treynor que mede ganhos obtidos em excesso do que poderia ter sido obtido em um risco. A recompra de ações em circulação (recompra) por uma empresa para reduzir o número de ações no mercado. Empresas. Um reembolso de imposto é um reembolso sobre os impostos pagos a um indivíduo ou agregado familiar quando a responsabilidade fiscal real é inferior ao montante. O valor monetário de todos os produtos acabados e serviços produzidos dentro de um país fronteiras em um período de tempo específico. A taxa em que o nível geral de preços de bens e serviços está aumentando e, conseqüentemente, o poder de compra de. Merchandising é qualquer ato de promover bens ou serviços para venda a varejo, incluindo estratégias de marketing, design de exibição e Ranking Forex, Classificação e Pontuação para a Semana 82017 O Top 10 da Classificação e Classificação da próxima semana mostra que as moedas mais fortes estão bem Representado por longo período: AUD (3X) com o JPY (3X) seguido pelo CAD (2X). As moedas mais fracas são o GBP (5X) seguido pelo EUR (3X) eo CHF (2X). Uma combinação agradável para a semana que vem pode ser por exemplo: Alguns dos pares na lista cumprem para um comércio a longo prazo com base na Análise Técnica (TA) do gráfico Diário e Semanal. Para a semana que vem estes parecem ser: EURCAD, GBPAUD, EURAUD, GBPCAD, GBPNZD. AUDCHF e CADCHF. Para mais detalhes, leia os meus artigos onde os Gráficos e Tabelas relevantes são fornecidos. Ranking e lista de classificação Análise baseada em gráficos TA para todos os principais pares de moedas. Boa sorte a todos. Nenhum conselho, apenas informação. Toda semana a lista de classificação de Forex será preparada no fim de semana. Todos os quadros de tempo relevantes serão analisados e o valor ATR e Pip será definido. Classificação e classificação Semana 8 Para analisar os melhores pares para o comércio olhando a partir de uma perspectiva de longo prazo a última classificação de moeda de 13 semanas pode ser usado em apoio. Este foi atualizado em 12 de fevereiro de 2017 e é fornecido aqui para fins de referência: Forte: USD, NZD, CAD. O intervalo preferido é de 6 a 8. Neutro: CHF, AUD. O intervalo preferido é de 4 para 5. Fraco: JPY, EUR, GBP. O intervalo preferido é de 1 a 3. Ao comparar a Classificação de Moedas de 13 semanas com os pares mencionados na Lista de Ranking acima, alguns se tornariam menos interessantes. Por outro lado, esses pares estão no topo da lista, em parte também devido à sua volatilidade. Parece melhor assumir posições por um curto período e aproveitar os movimentos de preços elevados. Com a estratégia de FxTaTrader estes pares não são negociados porque estes seriam comércios no gráfico de 4 horas ou em um frame de tempo mais baixo. No entanto, eles podem oferecer boas chances para o comerciante de curto prazo. Gráfico de pontuação de moeda A análise de pontuação de moeda é um dos parâmetros usados para a lista de classificação e classificação que é publicada também neste artigo. A pontuação de moeda é a minha análise sobre as 8 principais moedas com base nos gráficos de análise técnica usando o MACD e Ichimoku indicador em 4 quadros de tempo: o mensal, semanal, diário e 4 horas. O resultado da análise técnica é o screenshot aqui abaixo. Forex Weekly Currency Score Para a Semana 8 Ao comparar a Classificação de Moedas de 13 semanas com a Contagem de Moeda recente, conforme indicado na imagem acima, podemos determinar os desvios. No artigo Forex Strength and Comparison, isso é analisado com mais detalhes. Moedas com alto desvio parecem menos interessantes para o comércio porque são menos previsíveis. Um bom exemplo no momento é, por exemplo, O AUD eo JPY. A menos que uma oportunidade clara baseada no longo prazo seja mostrada, parece ser melhor evitar. Além deste artigo, eu também uso o Forex Strength and Comparison, que também está disponível uma vez por semana no meu blog. Nesse artigo, analisamos mais detalhadamente a posição relativa das moedas e pares. Vamos analisar mais detalhadamente os pares interessantes de uma perspectiva de longo prazo para negociação no gráfico Diário e Semanal. Usaremos as informações deste artigo, classificação, classificação e pontuação, e analisaremos mais detalhadamente. Recomenda-se a leitura da página Contagem de moeda explicada, Introdução ao FxTaTrader Forex Modelos e Estatísticas e Probabilidades para uma melhor compreensão do artigo. Se você gostaria de usar este artigo, em seguida, mencionar a fonte, fornecendo o URL FxTaTrader ou o link direto para este artigo. Boa sorte na próxima semana. O conteúdo é apenas para fins educacionais e destina-se exclusivamente para o uso por comerciantes lsquoexperiencedrsquo no mercado FOREX como o conteúdo destina-se a ser Entendido por usuários profissionais que estão plenamente conscientes dos riscos inerentes na negociação forex. O conteúdo é apenas para fins do Forex Trading Journal. Nada deve ser interpretado como recomendação para comprar instrumentos financeiros. A escolha e o risco são sempre seus. Obrigado. Recomendamos que você use comentários para se envolver com os usuários, compartilhar sua perspectiva e fazer perguntas de autores e uns aos outros. No entanto, a fim de manter o alto nível de discurso wersquove tudo vir a valor e esperar, por favor, mantenha os seguintes critérios em mente: Enriquecer a conversa Fique focado e no caminho certo. Somente publique material que seja relevante para o tópico em discussão. Seja respeitoso. Mesmo opiniões negativas podem ser enquadradas positivamente e diplomaticamente. Use estilo de escrita padrão. Inclua pontuação e casos superior e inferior. NOTA. Spam andor mensagens promocionais e links dentro de um comentário serão removidos Evite palavrões, calúnias ou ataques pessoais dirigidos a um autor ou outro usuário. Donrsquot Monopolizar a conversa. Apreciamos paixão e convicção, mas também acreditamos fortemente em dar a todos a chance de expor seus pensamentos. Portanto, além da interação civil, esperamos que os comentaristas ofereçam suas opiniões de forma sucinta e pensativa, mas não tão repetidamente que os outros estão irritados ou ofendidos. Se recebermos queixas sobre indivíduos que assumem um tópico ou fórum, reservamo-nos o direito de proibi-los do site, sem recurso. Somente comentários em inglês serão permitidos. Os autores de spam ou abuso serão excluídos do site e proibidos de registro futuro no critério de Investingrsquos. Li as diretrizes de comentários sobre investimentos e concordo com os termos descritos. Tem certeza de que deseja excluir este gráfico Substitua o gráfico anexado por um novo gráfico Aguarde um minuto antes de tentar comentar novamente. Obrigado por seu comentário. Tenha em atenção que todos os comentários estão pendentes até serem aprovados pelos nossos moderadores. 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LEIA 8211 Como as estatísticas podem ajudar na negociação As estatísticas são um corpo matemático de ciência que pertence à coleta, classificação, apresentação, interpretação e análise de dados. Parece familiar Deve, porque este é o mercado forex tudo. Estatisticas. Forex mercado é global imprevisível, mas ainda previsível sob certas condições. O que é verdadeiro para a imagem de longo prazo pode não ser verdade para curto prazo e, geralmente, é assim que são as coisas. A estatística é uma disciplina que nos dá uma vantagem importante ao negociar Forex. Este não é um artigo sobre estatísticas, it8217s um artigo sobre como as estatísticas podem ser úteis na negociação forex e quais princípios devem sempre ter em mente durante a negociação. 1. Os movimentos globais do mercado podem ser previstos, mas sob certas circunstâncias podem ser previstos alguns movimentos, isto é, como os lucros são feitos. É claro que 95 dos comerciantes perdem o dinheiro, mas isso acontece apenas porque eles não têm idéia do que é realmente o comércio. O comércio é estatística. 8220 Hoje EURUSD vai up8221 8211 esta é uma declaração fundamental errado, em quaisquer circunstâncias. 8220EURUSD é provável ir acima today8221 8211 esta é a indicação direita. No forex não estamos lidando com certezas, estamos lidando apenas com probabilidades. 2. A história tende a se repetir. Esta é a regra mais básica da análise técnica. Na verdade, se este hadn8217t sido verdade, ninguém, e quero dizer, ninguém teria feito lucros do mercado cambial. Mas, felizmente, o comércio não é jogo e história tendem a se repetir. O passado não repete, mas alguns aspectos dele repetem uma e outra vez. It8217s até nós para vê-los. 3. Qualquer sistema pode ser rentável por um período muito curto de tempo. Mesmo o sistema mais estúpido pode ser muito rentável por um dia ou dois, mas é claro que ele falha miseravelmente durante um longo período de tempo. E agora é a hora para a lei ou números grandes para ser explicado. De acordo com a sua definição Lei de grandes números 8220 é um teorema que descreve o resultado de realizar a mesma experiência um grande número de vezes. De acordo com a lei, a média dos resultados obtidos a partir de um grande número de ensaios deve estar próxima do valor esperado e tende a se aproximar à medida que mais ensaios são realizados.8221 O que exatamente isso significa Uma moeda tem dois lados. Se você atirar uma moeda, a probabilidade de subir cabeça e cauda é 12 0,5 50. Se você atirar uma moeda 10 vezes, qualquer coisa pode acontecer, você pode até obter 10 cabeças ou 10 caudas em uma fileira, mesmo se a probabilidade total é de 50 Porque o número de ensaios é simplesmente demasiado curto e estatisticamente não significativo. Mas se você atirar uma moeda 10.000 vezes as coisas mudam. Você obterá um resultado mais próximo da probabilidade geral de 50, algo como 4,999 cabeças e 5,001 caudas. Como é a lei de grande número importante na análise de sistemas de forex Primeiro de tudo, diz-lhe que os resultados de curto prazo não significa nada. Qualquer sistema ruim pode produto 10, 20 ou mesmo 50 vitórias em uma fileira, mas, no entanto, é garantida a falha no longo prazo. Por exemplo, suponha que por 2 dias não haja fundamentos. Como resultado, o mercado subiu e baixou em 50 pips e os níveis de resistência de suporte não são quebrados. Se você comprar quando o mercado toca o nível mais baixo e vender quando ele toca o nível superior você pode fazer bons lucros .. até os primeiros hits impacto de alto impacto. O mesmo acontece se as tendências do mercado. Continue negociando com a tendência e obtenha lucros excelentes ... até a tendência final. A robustez a longo prazo do sistema deve ser testada pela primeira vez antes de usá-lo ao vivo. Um bom sistema deve ser capaz de sobreviver ao longo de períodos não rentáveis, sem muitas perdas e ganhar tudo de volta mais muito mais durante os períodos rentáveis. 4. Número de negócios reflete a robustez do sistema. O número de operações em si não é relevante se retirado do contexto. Por exemplo, let8217s dizer que temos um sistema que faz 1.000 negócios por ano. É um sistema robusto A resposta é 8220we don8217t know8221 mesmo se o número o trades é grande. Porquê Porque durante um ano não passou por todos os aspectos do mercado. Se faz 13.000 comércios durante 13 anos e permanece rentável por 13 x X então sim, it8217s um bom sistema. Se fizer 13 mil negócios durante 13 anos sem lucros, então não é um bom sistema. Ele sobrevive, mas a curva de 0,82 está ajustada para um único aspecto de mercado. Se faz 3.000 negócios durante 13 anos e continua a ser lucrativo, isso ainda é um sistema ruim. Porquê Porque se não negociou durante uma condição de mercado desconhecida, então é curva ajustada para um único aspecto de mercado somente. Se faz 13.000 negócios eo lucro dobra (I8217m não mencionando nada sobre o drawdown aqui), isso significa que fez X durante um ano e X durante 12 anos, uma distribuição muito desigual de lucros. 5. Qualquer sistema pode ser rentável em backtests apenas se muitas regras são adicionadas a ele. Adicionando múltiplas regras significa encaixe de curva na forma mais pura de 8282. O sistema falhará na negociação ao vivo porque a relevância estatística é destruída. Essas regras podem não ser válidas para mercados futuros, mesmo que tenham funcionado no passado. O encaixe de curvas adicionando várias regras é um truque usado por vendedores comerciais da EA. Posso dizer se o sistema é curva cheia apenas estar olhando sua curva de equidade. Regras de curto prazo que don8217t fazem sentido no longo prazo são adicionados apenas para esconder os períodos drawd0wn (por exemplo 8220do não comércio entre 12.03.2007 e 30.04.20078221). Se a curva de equidade aponta para cima então é o primeiro sinal de ajuste de curva, é por isso que eu gosto de curvas de equidade aparentemente feias mostrando claramente o período de levantamento. Princípios e métodos estatísticos são ferramentas inestimáveis no forex, ignore-os e prepare-se para falhar. Nos artigos a seguir vou explicar dois dos métodos estatísticos mais utilizados que ajuda no teste da robustez de nossos sistemas: Monte Carlo e Walk Forward. Mas primeiro, um exemplo prático pode ajudar. As estatísticas também ajudam no desenvolvimento de sistemas comerciais bem-sucedidos. Antes de pensar em um sistema, preciso de uma visão clara da imagem de longo prazo. Eu preciso saber quantos pips por dia um determinado par se move. O par escolhido para este estudo é EURUSD. Usando 13 anos Alpari UK sem dados de buracos, aqui estão os meus resultados: Entre 0 8211 60 pips - gt 311 dias Entre 60 8211 90 pips - gt 850 dias Entre 90 8211 120 pips - gt 847 dias Entre 120 8211 150 pips - gt 586 dias Entre 150 8211 180 pips - gt 326 dias Entre 180 8211 210 pips - gt 214 dias Entre 210 8211 600 pips - gt 286 dias Ao estudar a tabela acima observo que o mercado freqüentemente se move entre 60 e 150 pips (850 847 586 2280 dias fora De um total de 3420 dias o que significa 66). A primeira idéia que vem em minha mente é trocar pullbacks. Por exemplo, se a tendência sobe, eu espero por um pequeno retracement então comprar EURUSD (2 e 4 Elliot ondas, minha esperança é pegar ondas 3 e 5, por favor veja o artigo sobre como o mercado de forex se move). Mas quanto tempo é o 2 ou 4 onda eu don8217t sabe que, então eu deixei otimizador MT4 para descobrir a melhor opção. Go long rule: a tendência foi direta no dia anterior (Close1-Open1gt0) e o preço retrai uma certa percentagem do anterior anterior High 8211 anterior Low. Vai regra curta: a tendência desceu no dia anterior (Close1-Open1lt0) e o preço retrace uma certa percentagem do anterior High 8211 Low anterior. RetracementdownHigh1- (percentagem (High1-Low1)) Parar a perda e tirar proveito não é mais de 150 pips cada. Levou 20 minutos para codificar este sistema, aqui está o backtest: Depois de 30 segundos de assistir a curva de equidade, eu demiti-lo desde o início, porque parece ser w0rking para uma condição de mercado só, por favor, veja o meu quadrado verde. Trabalhou grande entre 2007-2009 e não tão grande o descanso dos anos. A redução máxima durante 13 anos é de 2.000 pips e o lucro total é de 10.000 pips. 10.00013 769 pips em média por ano para um risco máximo de 2.000 pips. Assim, a recompensa: razão de risco é 1: 3, que é muito ruim, para não mencionar que o desempenho passado não é uma garantia para o desempenho futuro. Mas a história tende a se repetir. Agora você vê porque estatísticas é tão útil quando se trata de forex trading Obrigado por você tempo Se você gostou deste artigo, por favor, compartilhe o link. Conhecimento e compartilhamento é poder Zamolxis Tradind System Assinar e baixar Zamolxis
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