Meccanico Trading Sistemi Forex

Manuale Forex Trading Systems Stealth Forex sistema Il Trading System Forex Trading Stealth è stato progettato con l'obiettivo di rendere mestieri più vincenti fornendo con semplice codice colore di acquisto e vendita di indicatori che indicano quando al commercio con le regole entryexit predefinite. Il sistema di trading Forex Stealth offre 4 diversi stili di negoziazione, che consente la massima flessibilità su come e quando il commercio. Viene fornito con una garanzia di rimborso. Leggi di più. Come fare Trading Systems lavoro manuale sistemi di trading manuale in questo contesto sono sistemi di indicatori basati che generano comprare e vendere i segnali sul computer di casa secondo le regole predefinite della strategia. I commercianti devono posizionare manualmente i mestieri nel loro conto sulla base dei segnali generati dal l'indicatore basato manuale di trading system.8 meccaniche Forex Trading Systems recensiti 2014 Pubblicato 2 anni fa 12:24 23 DIC 2014 4 Commenti Saluti, terrestri Come promesso, ho compilato i risultati dei test condotti su I8217ve otto sistemi di forex meccanici finora quest'anno. Ma prima di arrivare ai numeri, let8217s hanno un riassunto di questi sistemi di trading: Questo semplice sistema meccanico è parte della Hall of Fame dei vincitori del passato in uno dei concorsi I8217ve condotto qualche anno fa. Si fa uso di due indicatori tecnici di base: EMA (100) e RSI (9). Un obiettivo di 100 pip e una fermata di 50 pip sono utilizzati nell'applicazione del sistema EURUSD8217s arco di tempo di 1 ora. Questa è un'altra parte della Hall of Fame dei vincitori del passato. Le regole del sistema meccanico si basano sul MACD e indicatori stocastici applicati sul grafico a 4 ore di EURUSD. Questo potrebbe essere un po 'complicato per i neofiti in quanto richiede una forte conoscenza delle divergenze Questo sistema meccanico forex si concentra sulle 5 e 10 crossover EMA, con l'RSI per la conferma. Può essere applicato su EURUSD8217s 1 ora di forex di tempo utilizzando un obiettivo 50-100 pip e un arresto iniziale di 100 pip, che passare a un trailing stop di 20 pip. Alcuni adeguamenti sono stati effettuati nel sistema originale per produrre un'altra versione, che sfrutta l'indicatore parabolico SAR per obiettivi di profitto. Queste regole sono state applicate in tempi EURUSD8217s 4 ore per vedere se il sistema può funzionare anche sui commerci a lungo termine. Un altro lotto di tweaks sono stati applicati sul sistema Crossover stupefacente originale, ottenendo una terza versione che ha un ampio 50-pip trailing stop per ospitare grandi pullback dei prezzi. Questo sistema di trading meccanico incorpora tre semplici medie mobili (50, 100, 200) che devono allinearsi in ordine crescente o decrescente di generare una vendita o comprare segnale. La perdita di arresto è basata su EURUSD8217s settimanale ATR di 150 pips. Revisioni al sistema originale ha prodotto una seconda versione, che fa uso di più breve termine SMA per generare più crossover e l'aggiunta del ADX per filtrare i segnali che si verificano in vanno situazioni di mercato. Il trailing stop è stato rettificato per 200 pips per dare la coppia più margine di manovra nel fare correzioni. Nella terza versione del crossover triplo sistema SMA, un obiettivo di profitto è stato aggiunto per aiutare il blocco del sistema dei profitti come la tendenza progredisce invece di dare tutti i semi indietro quando il trailing stop 200-pip viene colpito. Ed ora ecco le numbers8230 Dagli sguardi di esso, le variazioni stupefacente Crossover sistema ha superato il resto del pacchetto con più di 20 nei guadagni per i estensivi annuali e mensili più alti profitti di prova in avanti. Naturalmente, tenere a mente che le tendenze forti hanno avuto luogo negli ultimi mesi, a vantaggio dei sistemi di forex trend-following. Hai intenzione di fare uso di questi sistemi meccanici forex in strategyHow commercio di vincere con Mechanical Trading Systems Molto inchiostro è stato dedicato a individuare le cause di sistemi di trading meccanico fallimenti, soprattutto dopo il fatto. Anche se può sembrare un ossimoro (o, per alcuni commercianti, semplicemente idiota), il motivo principale per cui questi sistemi di trading falliscono è perché si basano troppo su mani libere, fire-and-forget la natura del trading meccanico. Algoritmi stessi non hanno la supervisione umana oggettiva e l'intervento necessario per aiutare i sistemi di evolvere al passo con il cambiamento delle condizioni di mercato. sistemi di trading meccanico fallimento, o il fallimento commerciante Invece di lamentando un fallimento commerciale-sistema, la sua più costruttivo di prendere in considerazione i modi in cui gli operatori possono avere il meglio dei due mondi: Cioè, gli operatori possono godere dei benefici di sistemi di trading meccanico algoritmo gestiti , come ad esempio a fuoco rapido esecuzioni automatiche e decisioni di trading senza emozione, pur sfruttando la loro capacità umana innata di pensare obiettivo di fallimento e il successo. L'elemento più importante di qualsiasi operatore è la capacità umana di evolvere. Gli operatori possono cambiare e adattare i loro sistemi di negoziazione, al fine di continuare a vincere lordo delle perdite di diventare finanziariamente o emotivamente devastante. Scegliere il giusto tipo e la quantità di dati di mercato per testare i commercianti di successo utilizzano un sistema di regole ripetitive per raccogliere guadagni da inefficienze a breve termine sul mercato. Per i piccoli, i commercianti indipendenti nel grande mondo di titoli e derivati ​​di trading, dove gli spread sono sottili e la concorrenza agguerrita, le migliori opportunità per i guadagni provengono da individuare le inefficienze del mercato sulla base di semplici, facili da quantificare i dati, poi prendendo l'azione più rapidamente possibile. Quando un commerciante sviluppa e gestisce sistemi di trading meccanici basati su dati storici, lui o lei spera per i guadagni futuri basati sull'idea che gli attuali inefficienze di mercato continueranno. Se un commerciante sceglie i dati sbagliati set o utilizza i parametri errati per qualificare i dati, preziose occasioni potrebbero andare persi. Allo stesso tempo, una volta l'inefficienza rilevato nei dati storici non esiste più, quindi il sistema commerciale fallisce. Le ragioni per cui è svanita non sono importanti per l'operatore meccanico. Solo i risultati contano. Scegliere i set di dati più pertinenti al momento di scegliere il set di dati da cui partire per creare e testare sistemi di trading meccanici. E, per testare un campione abbastanza ampio per confermare se una regola negoziazione lavora costantemente in un'ampia gamma di condizioni di mercato, un operatore deve utilizzare il più lungo periodo reale dei dati di prova. Così, sembra opportuno per costruire sistemi di trading meccanici basati su entrambe le più lunga possibili dati storici set, così come la serie più semplice dei parametri di progettazione. Robustezza è generalmente considerato la capacità di resistere a molti tipi di condizioni di mercato. Robustezza dovrebbe essere insito in ogni sistema testato in un intervallo di tempo lungo di dati storici e semplici regole. test lunghi e regole di base dovrebbero riflettere la più ampia gamma di possibili condizioni di mercato in futuro. Tutti i sistemi di trading meccanico finirà per fallire perché i dati storici, ovviamente, non contiene tutti gli eventi futuri. Qualsiasi sistema costruito su dati storici finirà per incontrare condizioni astoriche. comprensione umana e l'intervento impedisce strategie automatizzate di correre fuori dai binari. La gente a cavaliere Capitale qualche informazione su snafus trading dal vivo. La semplicità vince per i suoi sistemi di trading meccanico di successo adattabilità sono come vivere, gli organismi di respirazione. L'mondi strati geologici sono pieni di fossili di organismi che, pur ideale per il successo a breve termine durante i loro periodi storici, erano troppo specializzato per la sopravvivenza a lungo termine e di adattamento. Semplici algoritmici sistemi di trading meccanici con guida umana sono i migliori perché possono subire rapida, semplice evoluzione e adattamento alle mutate condizioni del contesto (leggi di mercato). Semplici regole di negoziazione di ridurre l'impatto potenziale di bias data-mining. Bias da data mining è problematico perché può sopravvalutare quanto bene una regola storica si applicherà in condizioni future, in particolare quando i sistemi di trading meccanico si concentrano su tempi brevi. sistemi semplici e robusti trading meccanico non dovrebbe da influenzati dalle tempistiche utilizzate a scopo di test. Il numero di punti di prova si trovano all'interno di una determinata serie di dati storici dovrebbe essere ancora abbastanza grande per provare o confutare la validità delle regole di negoziazione in fase di test. Detto in modo diverso, semplici, robusti sistemi di trading meccanico si eclissare pregiudizi data-mining. Se un operatore utilizza un sistema con semplici parametri progettuali, come il sistema QuantBar. e prove di esso utilizzando il periodo di tempo storico più lungo del caso, allora gli unici altri importanti compiti sarà quello di attenersi alla disciplina di negoziazione del sistema ed il monitoraggio dei suoi risultati per il futuro. Osservazione consente evoluzione. D'altra parte, i commercianti che utilizzano i sistemi di trading meccanici costruiti da un insieme complesso di più parametri corrono il rischio di pre-evoluzione dei loro sistemi in estinzione anticipata. Costruire un sistema robusto che sfrutta il meglio del trading meccanico, senza cadere in preda alle sue debolezze sua importante non confondere la robustezza dei sistemi di trading meccanici con la loro capacità di adattamento. Sistemi sviluppati basati su una moltitudine di parametri portato alla trade vincenti durante i periodi storici e anche durante i periodi attuali osservati sono spesso descritti come robusto. Che non è una garanzia che tali sistemi possono essere modificati con successo una volta che sono stati commercio passato la luna di miele period.8221 Questo è un periodo di scambio iniziale durante il quale le condizioni capita di coincidere con un certo periodo storico su cui si basa il sistema. Semplici sistemi di trading meccanici sono facilmente adattati alle nuove condizioni, anche quando le cause alla radice del cambiamento mercato rimangono poco chiari, e sistemi complessi inferiori. Quando cambiano le condizioni di mercato, in quanto continuamente fanno, i sistemi di negoziazione che hanno più probabilità di continuare a vincere sono quelli che sono semplici e più-facilmente adattabile alle nuove condizioni di un vero e proprio sistema robusto è uno che ha la longevità prima di tutto. Semplici algoritmici sistemi di trading meccanici con guida umana sono i migliori perché possono subire rapida, semplice evoluzione e adattamento alle mutate condizioni del contesto (leggi di mercato). Purtroppo, dopo aver sperimentato un periodo iniziale di guadagni quando si utilizza eccessivamente complessi sistemi di trading meccanico, molti commercianti cadono nella trappola di tentare di modificare i sistemi di back verso il successo. I mercati sconosciuti, ma che cambiano, le condizioni potrebbero avere già condannato che intere specie di sistemi di trading meccanici all'estinzione. Anche in questo caso, la semplicità e adattabilità alle mutevoli condizioni offrono la migliore speranza per la sopravvivenza di qualsiasi sistema di trading. Utilizzare una misurazione oggettiva di distinguere tra successo e fallimento Un commercianti caduta più-comune è un attaccamento psicologico al suo sistema di trading. Quando si verificano errori di trading-sistema, il suo solito perché i commercianti hanno adottato una soggettiva piuttosto che punto di vista oggettivo, soprattutto per quanto riguarda stop loss durante particolari compravendite. La natura umana spesso spinge un commerciante di sviluppare un attaccamento emotivo ad un particolare sistema, soprattutto quando il commerciante ha investito una notevole quantità di tempo e denaro in sistemi di trading meccanico con molte parti complesse che sono difficili da capire. Tuttavia, la sua fondamentale importanza per un commerciante al passaggio di fuori del sistema, al fine di prendere in considerazione in modo obiettivo. In alcuni casi, l'operatore diventa delirante circa il successo atteso di un sistema, fino al punto di continuare ad operare un sistema ovviamente-perdere gran lunga più di un'analisi personale avrebbe consentito. Oppure, dopo un periodo di vittorie di grasso, un commerciante può diventare sposata con un sistema già vincitore anche mentre la sua bellezza svanisce sotto la pressione delle perdite. Peggio ancora, un commerciante può cadere nella trappola di scegliere in modo selettivo i periodi di prova o parametri statistici per un sistema già in perdita, al fine di mantenere false speranze per i sistemi continui valore. Un criterio obiettivo, come l'utilizzo di metodi di deviazione standard per valutare la probabilità di fallimento in corso, è l'unico metodo vincente per determinare se i sistemi di trading meccanici hanno veramente fallito. Attraverso un occhio oggettivo, la sua facile per un commerciante in modo rapido fallimento posto o potenziale fallimento dei sistemi di trading meccanico, e un sistema semplice può essere rapidamente e facilmente adattato per creare ancora una volta un sistema appena vincente. Fallimento di sistemi di trading meccanico è spesso quantificata sulla base di un confronto delle perdite di corrente misurata contro le perdite storici o prelievi. Tale analisi può portare ad una personale, conclusione errata. Massimo drawdown è spesso usato come la metrica di soglia con cui un commerciante abbandonerà un sistema. Senza considerare il modo in cui il sistema ha raggiunto tale livello prelievo o il tempo necessario per raggiungere tale livello, un operatore non deve concludere che il sistema è un perdente basato su drawdown solo. La deviazione standard rispetto al prelievo come metrica di fallimento, infatti, il metodo migliore per evitare scartando un sistema vincente è quello di utilizzare uno standard di misurazione oggettivo per determinare la distribuzione di corrente o recente di rendimenti dal sistema ottenuto, mentre in realtà esso negoziazione. Confronto che misura contro la distribuzione storica dei rendimenti calcolati dal back-testing, mentre l'assegnazione di un valore di soglia fissa secondo la certezza che l'attuale distribuzione perdente dei sistemi di trading meccanico è davvero oltre i normali, le perdite per-essere-attesi, e dovrebbe quindi essere scartato come non riuscito. Così, per esempio, si supponga che un commerciante non tiene conto del livello di prelievo di corrente che ha segnalato un problema e innescato la sua indagine. Invece, confrontare la serie negativa in corso contro le perdite storiche che si sarebbero verificati durante il trading che il sistema durante i periodi di prova storici. A seconda di come conservatore un trader è, lui o lei può scoprire che la perdita di corrente o recente è al di là, per esempio, il livello di 95 certezza implicita da due deviazioni standard dalla normale livello di perdita storica. Questo sarebbe certamente un forte segno statistica che il sistema funziona male, e ha quindi fallito. Al contrario, un commerciante di diverso con una maggiore propensione al rischio può oggettivamente decidere che tre deviazioni standard dalla norma (vale a dire 99,7) è il livello di certezza appropriato per giudicare un sistema di negoziazione come non riuscito. Il fattore più importante per il successo qualsiasi commercio systems8217, manuale o meccanico, è sempre la capacità decisionale umano. Il valore dei buoni sistemi di trading meccanici è che, come tutte le buone macchine, minimizzano le debolezze umane e potenziare i risultati di gran lunga superiori a quelli ottenibili attraverso metodi manuali. Eppure, se correttamente integrato, permettono ancora fermo controllo secondo il giudizio dei commercianti e consentire lui o lei a evitare di ostacoli e potenziali guasti. Anche se un operatore può usare la matematica nella forma di un calcolo statistico di distribuzione standard per valutare se una perdita è normale e accettabile secondo i documenti storici, lui o lei è ancora affidamento sul giudizio umano, invece di fare, decisioni puramente meccanici matematica basata su solo sulla base di algoritmi. Gli operatori possono godere il meglio di entrambi i mondi. Il potere di algoritmi e commerciali meccanici riduce al minimo gli effetti delle emozioni umane e di ritardo sul collocamento ordine ed esecuzione, in particolare per quanto riguarda il mantenimento della disciplina di stop loss. Esso utilizza ancora la valutazione oggettiva della deviazione standard, al fine di mantenere il controllo umano sopra il sistema commerciale. Siate pronti per il cambiamento, ed essere pronti a cambiare il sistema commerciale Insieme con l'obiettività di rilevare quando sistemi di trading meccanici cambiano da vincitori in perdenti, un commerciante deve anche avere la disciplina e la lungimiranza di evolversi e cambiare i sistemi in modo che possano continuare a vincere durante nuove condizioni di mercato. In qualsiasi ambiente pieno di cambiamento, più semplice il sistema, il più semplice e veloce la sua evoluzione sarà. Se una strategia complessa fallisce, può essere più facile da sostituire rispetto modificarlo, mentre alcuni dei sistemi più semplici ed intuitive, come il sistema QuantBar. sono relativamente facili da modificare on-the-fly per adattarsi alle condizioni di mercato future. In sintesi, si può dire sistemi di trading meccanici opportunamente costruite deve essere semplice e adattabile, e testato secondo il tipo e la quantità di dati in modo che siano sufficientemente robuste per produrre guadagni in un'ampia varietà di condizioni di mercato. E, un sistema vincente deve essere giudicato dalla metrica appropriata del successo. Invece di limitarsi a fare affidamento su regole di negoziazione algoritmica o livelli massimi drawdown, qualsiasi decisione sul fatto che un sistema ha fallito deve essere fatta in base al giudizio umano commercianti, e sulla base di una valutazione del numero di deviazioni standard dei sistemi di prestazioni attuali se misurato contro le sue perdite storico-test. Se i sistemi di trading meccanici non riescono a svolgere, il commerciante deve fare i cambiamenti necessari, invece di aggrapparsi ad un sistema perdente. Solo perché un sistema ha funzionato 20 anni fa doesn8217t significa che dovrebbe funzionare oggi. Fare attenzione quando si suggerisco test di un sistema per un lungo periodo. Quanto tempo è lungo Allo stesso modo, come semplice è semplice Quattro regole per un totale di quattro variabili sette regole con un totale di dieci variabili io generalmente d'accordo che semplice è meglio, ma ciò che è semplice Usando la deviazione standard dei rendimenti dovrebbe fornire conclusioni simili a Running un'analisi Monte Carlo che non è difficile con software che è disponibile. Con un'analisi MC, come sapete, si può vedere i possibili rendimenti e possibili utilizzi. Il futuro doesn8217t deve assomigliare al passato, ma un'analisi MC è un modo per testare un sistema. Facile dare le linee guida duramente per sviluppare un sistema con un edge823082308230.and più difficile per il commercio .. se possibile quota di qualche variabile 2 rendere un sistema di negoziazione. per semplicità rendono semplice Compro Regole regole di uscita (si ferma o Exit Profit) brevi Regole brevi uscite (si ferma o Exit Profit) Rimanere fuori (se richiesto come per sistema) dimensione della posizione (considerando max. drawdown) Quello è it8230 può aggiungere qualsiasi pezzo di consigli u want8230 Grazie per il posto, sono d'accordo con molte cose che lei ha citato. E poi, mi dà un paio di idee da provare. Ciao a tutti Shaun, sono d'accordo. concentrandosi su non perdere è un successo molto importante del successo. Tarun, un EA che ho costruito, che è un grande successo utilizza una semplice strategia di swing trading pivot point. Un indicatore personalizzato della mia mi dà un bias prima dell'immissione sul mercato (su o giù) e il mio limite per l'iscrizione è prezzo di mercato all'interno di una gamma 2 pip del principale snodo quotidiano. strategia di uscita è troppo semplice, il prezzo sarà o stop out o chiudere la metà della posizione in Support1 o Resistance1. Stoploss viene poi spostato per andare in pari. Il prezzo sarà poi fermarsi fuori o raggiungere S2 o R2 a quel punto la metà della posizione rimanente viene richiuso, stoploss viene spostato S1 o R1. Prezzo si fermerà fuori o spostarsi S3 o R3 a che punto la posizione rimanente viene chiuso. 8211 Questa semplice strategia vale 1 milione di dollari per un periodo di 15 anni. libero, il mio piacere. la maggior parte delle persone non farà nulla con queste informazioni in ogni caso lol. Il dilemma: strategia semplice, altamente complicato EA. perché, perché ogni strategia ha dei limiti e sapendo che cosa provoca il fallimento è il primo passo per 8220focusing sulla non losing8221. alias, messo in atto per meausures anaylize il mercato e rendere il vostro EA sia spento o adattare quando il mercato agisce in modi male per la vostra strategia. Inoltre, RR, la protezione equilibrio e utilizzando una scala LOT rende la EA piuttosto complessa, ma la sua vale la pena. combinare una strategia semplice con un sistema di managment dettagliata all'interno di un complesso EA vale la pena di 50 milioni in 15 anni. Non aspettatevi questo tipo di sistema di venire insieme tutta la notte, ho trascorso 2 anni a sviluppare la mia, ma il suo stato un viaggio molto eccitante. Se you8217re appassionato di trading e EA8217s appena non rinunciare. rimanere concentrati e continuare ad imparare. Infatti. Potreste pubblicare maggior parte delle strategie sul giornale. Quasi nessuno farebbe qualsiasi cosa con esso. Mi piace l'accento sulla losing8221 8220not piuttosto che vincere. You8217re parlare la mia lingua vorrei aggiungere 3 punti da considerare nel valutare le prestazioni dei sistemi di trading programmati. Prima di tutto, quando di nuovo test di un sistema in MetaTrader è importante ricordare che MT4 non fornisce un vero e proprio flusso di dati tick. Esso simula semplicemente i dati tick utilizzando barre di dati memorizzati nel Centro di Storia, Questo significa che molto la storia recente dei prezzi può essere costruito da 1 o 5 barre di minuti e la storia più lontano può essere costruito a partire da 15 o 30 bar minuti. Esecuzione di test su periodi di diversi anni può costringere MT4 per simulare i dati tick utilizzando barre di periodi di tempo ancora più grandi. Questo è whyyou vedrà molti test di performance che sono stati eseguiti in MetaTrader più di un anno, diversi periodi che hanno una curva caratteristica. C'è una curva ripida redditizia nei primi anni e di una TV a perdere la curva nel recente periodo di tempo. Se il sistema è stato eseguito sui dati veri tick più probabile sarebbe scarso rendimento per tutto il periodo di prova, perché i primi anni sono stati simulati su 15M o 30M bar ed erano meno volatile rispetto l'azione reale dei prezzi del periodo. In secondo luogo, la maggior parte delle persone che progettano sistemi di trading tendono a più di ottimizzare il loro sistema per massimizzare il profitto ottenuto durante il periodo di tempo che è stato utilizzato per testare il sistema. Come esempio let8217s dicono il progettista del sistema testato il sistema per un periodo di 5 anni. L'inclinazione naturale è quello di modificare le variabili per massimizzare il profitto. Il processo di pensiero più o meno così: se il sistema produce un profitto di 50 e un fattore di 2,5 profitto in questo periodo di prova, allora dovrei ottenere almeno una prestazione accettabile in uso in tempo reale. Credetemi questo è il bacio della morte nella programmazione EA e la ragione per cui così tanti consulenti esperti commerciali sicuro. Il cliente acquista nella prestazione redditizia durante il periodo di back testing e quindi inevitabilmente perde quando si tenta di eseguire l'EA con soldi reali. La corretta back testing tentativi di trovare la vera performance media della EA in base a diversi periodi di prova. Infine, c'è il problema che è stato toccato in questo articolo di sapere se i risultati che si verificano sono staticamente validi. Naturalmente, come il signor Fiore afferma se una serie di sconfitte è al di fuori di 2 deviazioni standard quindi è probabile che qualcosa è cambiato. Vorrei sottolineare che la distribuzione di vincere e perdere trades è sempre casuale e dipende dalla percentuale complessiva di vincitori né vinti in un campione di mestieri supponendo che sia abbastanza grande da essere staticamente valido. Per fare un esempio let8217s dicono il sistema richiede un tasso di 50 vittoria per essere redditizia. Beh, sappiamo già da lanciare una moneta che ha il tasso di vincita stesso 50 che i vincitori e vinti tenderanno ad ammassarsi nelle strisce vincenti e striature perdenti. Più ulteriormente più sappiamo dallo studio delle statistiche che la distribuzione dei vincitori e vinti nella EA con un tasso di 50 vittoria sarà la stessa della distribuzione ottenuta da lanciare una moneta. Vale a dire, ci sarà in un gruppo di 1000 commerci in media striature 8 perdenti su 5 vinti di fila e 8 strisce vincenti di 5 vincitori di fila. Somiglianza in un gruppo di 1000 commerci si dovrebbe anche vedere in media di 4 perdente e vincente striature di 6 in fila, 2 sconfitte e vincere striature di 7 di fila e 1 vittoria e la sconfitta striscia di 8 e 1 vittoria e la sconfitta striscia di 9 in una riga. E 'importante che l'utente abbia una idea realistica di dimensioni e numero di striature perdenti si incontreranno con l'EA. In caso contrario, egli sarà sicuramente rinunciare e proprio la prima volta che incontra un serie di sconfitte previsto di mestieri. That8217s uno dei tanti motivi che don8217t prova nulla in MetaTrader. Lo uso solo per il trading dal vivo. I dati deboli e l'incapacità di portafogli di prova lo rende inutilizzabile per i miei scopi. You8217re ragione su un eccesso di ottimizzazione. Il modo più semplice per evitare questo è di ridurre al minimo il numero di parametri nella vostra strategia. Ho solo 4 nella mia strategia Dominari, per esempio. Grazie per i pensieri dettagliate