Arthur Hill On Moving Average Crossover. Arthur Hill Pada Moving Average Crossover. Penggunaan yang populer untuk moving averages adalah mengembangkan sistem perdagangan sederhana berdasarkan crossover rata-rata bergerak. Sistem perdagangan yang menggunakan dua moving averages akan memberi sinyal beli ketika pergerakan moving average bergerak lebih cepat. Di atas rata-rata bergerak yang lebih lambat yang lebih lama Sinyal jual akan diberikan saat rata-rata bergerak yang lebih pendek melintasi di bawah rata-rata pergerakan yang lebih lama. Kecepatan sistem dan jumlah sinyal yang dihasilkan akan bergantung pada panjang rata-rata bergerak Sistem moving average yang lebih pendek akan lebih cepat. , Menghasilkan lebih banyak sinyal dan menjadi gesit untuk masuk lebih awal Namun, mereka juga akan menghasilkan lebih banyak sinyal palsu daripada sistem dengan rata-rata bergerak yang lebih lama. Untuk Inter-Tel INTL, crossover rata-rata bergerak 30 100 eksponensial digunakan untuk menghasilkan sinyal Saat pergerakan EMA 30 hari Di atas EMA 100 hari, sinyal beli berlaku Ketika EMA 30 hari turun di bawah EMA 100 hari, sinyal jual diberlakukan. Diferensial 30 100 ditunjukkan di bawah grafik harga dengan menggunakan Harga Persentase Oscillator PPO ditetapkan menjadi 30.100,1 Bila diferensial positif, EMA 30 hari lebih besar daripada EMA 100 hari Bila negatif, 30 hari EMA kurang dari EMA 100 hari. Dengan semua sistem mengikuti tren, sinyal bekerja dengan baik saat saham mengalami tren yang kuat, namun tidak efektif bila saham berada dalam kisaran perdagangan. Beberapa titik masuk yang baik untuk posisi lama tertangkap. Pada bulan September-97, Mar-98 dan Jul-99 Namun, strategi keluar berdasarkan crossover rata-rata bergerak akan mengembalikan sebagian dari keuntungan tersebut. Bagaimanapun, sistem ini akan menguntungkan untuk jangka waktu yang ditunjukkan. Contoh untuk 3Com COMS sebuah sistem crossover 20 60 EMA digunakan untuk menghasilkan sinyal beli dan jual Plot di bawah harga adalah diferensial 20 EMA 20, yang ditunjukkan sebagai persen dan ditampilkan menggunakan OPSO Harga Persentase Oscillator ditetapkan pada 20,60 , 1 Garis biru tipis tepat di atas dan di bawah nol Garis tengah mewakili titik pemicu jual beli Menggunakan nol sebagai titik crossover untuk sinyal beli dan jual yang menghasilkan terlalu banyak sinyal palsu Oleh karena itu, sinyal beli ditetapkan tepat di atas garis nol pada 2 dan sinyal jual ditetapkan tepat di bawah garis nol At -2 Ketika EMA 20 hari lebih dari 2 di atas EMA 60 hari, sinyal beli berlaku Ketika EMA 20 hari lebih dari 2 di bawah EMA 60 hari, sinyal jual berlaku. Ada beberapa sinyal bagus, tapi juga sejumlah whipsaws. Meski banyak yang bergantung pada titik masuk dan keluar yang tepat, saya percaya bahwa sebuah keuntungan bisa dibuat dengan menggunakan sistem ini, namun bukan keuntungan besar dan mungkin tidak cukup untuk membenarkan Risiko Saham gagal mempertahankan tren dan kerugian stop-ketat akan diminta untuk mengunci keuntungan. Petunjuk tambahan atau penggunaan SAR parabola mungkin telah membantu mengunci keuntungan. Sistem crossover rata-rata mungkin efektif, namun harus digunakan pada Berkaitan dengan aspek analisis teknis lainnya Erns, candlesticks, momentum, volume, dan sebagainya Meskipun mudah menemukan sistem yang bekerja dengan baik di masa lalu, tidak ada jaminan bahwa hal itu akan berhasil di masa depan. Meningkatkan Crossover Rata-rata Bergerak. Mari kita lihat di Sistem crossover rata-rata bergerak yang sederhana dan melihat apakah kita dapat memperbaikinya Secara khusus, dapatkah kita memperbaiki kinerja sistem rata-rata bergerak dengan mengurangi jumlah whipsaws selama pasar yang terikat dengan batas yang diikat Whipsaws terjadi ketika pasar bergerak dari mode tren ke mode konsolidasi Selama mode konsolidasi ini sistem mendapat whipsawed dari panjang ke pendek menciptakan serangkaian kehilangan perdagangan Perdagangan lama tiba-tiba membalikkan stop Anda Demikian juga untuk perdagangan singkat Sinyal palsu ini dapat menghancurkan kurva ekuitas Anda Pada artikel ini saya akan menyajikan dua metode sederhana untuk memperbaiki Sistem crossover moving average yang sederhana Ide-ide ini dapat dengan mudah diimplementasikan ke dalam sistem perdagangan Anda dan mungkin merupakan titik awal yang bagus untuk mengikuti sistem tren berikut. Eline System. Sistem dasar kami akan terdiri dari dua rata-rata moving average sederhana yang dieksekusi pada grafik harian futures Euro yang saya milih Euro karena telah menunjukkan karakteristik tren yang solid dibandingkan dengan pasar indeks saham yang cenderung berarti mengembalikan Jika Anda Akan diingat, sinyal yang dihasilkan saat pemicu pemicu rata-rata bergerak cepat SMA atau garis pemicu melintang memperlambat SMA yang lambat lambat atau lamban. High SMA 50 periode Trigger SMA 3 periode. Panjang saat pemicu melintasi di atas SMA Lambat Go Short saat pemicu lawan di bawah Lambat SMA. Dates Diuji Mei 2001 30 September 2013 Komisi Slippage 30 dikurangkan per perdagangan Jumlah Kontrak 1. Bagi yang menggunakan TradeStation, Sistem Baseline dibuat dengan memasukkan dua strategi ke dalam tabel yang disediakan oleh TradeStation Berikut adalah dua strategi yang pertama. Satu mengontrol peraturan LE entri lama dan yang kedua mengendalikan aturan SE entri pendek Anda dapat melihat kolom masukan berisi tiga dan lima puluh untuk Dua periode yang berbeda untuk rata-rata bergerak kami Beli menggunakan strategi yang disediakan ini Anda dapat membangun strategi crossover rata-rata bergerak dalam hitungan detik tanpa keterampilan pengkodean. Sistem Kurva Ekuitas Sistem. Dua aturan sederhana ini menghasilkan sistem perdagangan yang benar-benar menguntungkan dalam jangka panjang. Ini adalah Sebuah uji coba terhadap karakteristik tren dari pasar futures Euro Namun, ada periode penarikan besar dan periode yang panjang dimana tidak ada ekuitas baru yang tercipta. Tidak mungkin ada orang yang benar-benar memperdagangkannya dengan uang riil. Gambar di bawah ini menunjukkan periode baru-baru ini dari 2011 Ketika Euro memasuki fase konsolidasi selama bulan-bulan musim panas bulan Juni sampai Agustus Selama waktu ini, Sistem Baseline kami menghasilkan serangkaian delapan kekalahan berturut-turut. Musim Panas Musim Panas 2011.Improvement 1 Entry Tertunda Dengan metode entri ini, kami akan menunda masuknya kami. Ke pasar setelah garis pemicu melintasi SMA yang lambat Jadi, ketika garis pemicu melintasi SMA yang lambat kita tidak membuka ou. Posisi r langsung Kami menunda beberapa bar Katakanlah kita menunggu 15 bar setelah salib terjadi Pada bar kesepuluh setelah sinyal kita lihat apakah harga masih di atas SMA yang lambat untuk masuk lama dan masuk pada pembukaan ke-11 Jika harga di bawah SMA kita lambat kita tidak membuka posisi baru Dengan melakukan ini kita menghilangkan beberapa whipsaws dengan mengorbankan memasuki perdagangan nanti daripada salib SMA asli Ide di balik metode ini adalah jika pasar bull baru akan dimulai, Harga tidak boleh jatuh kembali di bawah SMA yang lambat Singkatnya, ini adalah cara lain untuk mengukur jumlah keyakinan untuk fase pasar berikutnya Namun, kita akan menjaga jalan keluarnya sama Saat sebuah EMA terjadi, kita selalu menutup posisi terbuka kita. Kita hanya berlaku Penundaan ketika membuka posisi baru. Kurva ekuitas dengan entri tertunda kami benar-benar menggerakkan keseluruhan kurva ekuitas di atas garis nol Lebih sedikit perdagangan diambil dan kami mengurangi total laba bersih Kurva ekuitas juga tampak sedikit bergerigi sedikit menyiratkan sedikit lebih halus. Memanjat Di bawah ini adalah gambar yang menunjukkan periode waktu musim panas pada bulan 2011 Anda akan melihat bahwa kami telah mengurangi jumlah tembakan dari delapan ke zero. Musim Panas Musim Panas 2011.Improvement 2 Trading Band. Tidak seperti crossover rata-rata bergerak standar dimana garis pemicu harus sederhana Lewat SMA yang lambat, garis pemicu kita sekarang harus menunjukkan keyakinan dengan melintasi SMA yang lambat. Misalnya, gambar band lain di atas SMA yang lambat yaitu 1 ATR di atas SMA yang lambat Untuk membuka posisi panjang baru kita memerlukan garis pemicu untuk Menembus band ATR di atas garis lambat Sekarang gambar band lain yang satu ATR di bawah SMA Band ini merupakan pemicu singkat kita saat kita membuka posisi pendek. Kami berharap dapat menghilangkan beberapa goresan dengan menunda masuknya kita dan memaksa pasar untuk menunjukkan kepada kita beberapa kekuatan. Beberapa dari Anda mungkin telah memperhatikan bahwa yang kita miliki adalah Saluran Keltner A Keltner Channel tidak lebih dari SMA slow moving average dengan band atas X jumlah ATR di atas dan di bawahnya. SMA yang lambat Band atas dan bawah bertindak sebagai pemicu untuk memasuki posisi panjang atau posisi pendek. Band-band beradaptasi dengan volatilitas yang meluas yang membutuhkan keyakinan harga yang lebih tinggi untuk memulai posisi baru. Demikian juga, band-band ini berkontraksi pada saat volatilitas yang lebih rendah. Jadi, entri Dan aturan keluar lebih dinamis ke pasar yang berubah daripada crossover rata-rata bergerak sederhana. Grafik ekuitas tidak terlihat terlalu jauh berbeda dari sistem dasar kami. Kurva ekuitas keseluruhan menghabiskan lebih sedikit waktu di dekat garis nol dan hanya ada sedikit perdagangan. Berikut adalah sama Periode waktu menunjukkan Sistem Band telah mengurangi jumlah sinyal palsu dari delapan menjadi dua Ini adalah perbaikan besar atas Baseline System. Whipsaw Summer 2011. Masing-masing dari dua metode tersebut memperbaiki hasil dari Sistem Baseline yang asli Melihat tabel di bawah ini Dapat melihat statistik kinerja seperti faktor keuntungan, persen pemenang dan rata-rata keuntungan bersih perdagangan semua meningkat Keltner menghasilkan statistik keseluruhan terbaik Kami certa In don t memiliki sistem perdagangan yang dapat diperdagangkan dengan uang sungguhan, tapi kami menyelesaikan misi kami Kami mengurangi jumlah whipsaws dengan sistem masuk dan sistem masuk kami yang tertunda Anda dapat melihat ini dengan melihat jumlah perdagangan yang dilakukan oleh masing-masing sistem dan Persen memenangkan perdagangan. Anda dapat mengambil penelitian ini dalam semua jenis petunjuk Berikut dua gagasan lagi. Delay With Time Decay Markets beralih antara tren dan non-tren seperti yang kita semua tahu Seringkali Anda akan melihat serangkaian whipsaws pada sistem crossover rata-rata bergerak Tepat setelah sebuah perdagangan kemenangan besar ditutup Pasar tampaknya sekarang berubah menjadi pasar yang terikat batas dan kemungkinan akan melakukan ini untuk beberapa saat Namun, seperti hari atau minggu yang dipakainya kemungkinan pelarian mungkin meningkat Jadi mungkin kita dapat mengurangi jumlah penundaan Seiring berjalannya waktu Setelah penutupan perdagangan yang sukses kita mulai mencari salib berikutnya dengan penundaan bar default X kita Pasar tetap terikat dan menghasilkan beberapa sinyal palsu selama minggu-minggu Tapi sistem kita tidak mengambil sinyal baru Selama sinyal palsu ini, counter penundaan kita di-reset tapi jangan diulang ulang ke X Setiap hari atau setiap minggu kita mengurangi penundaan hari X kita oleh satu. Kita melakukan ini karena kita percaya seiring berjalannya waktu. Pelarian menjadi lebih mungkin Namun, kita tidak pernah mengurangi X untuk mencapai nol atau lebih rendah Sebenarnya, kita mungkin tidak ingin pergi jauh lebih rendah dari 5 atau lebih. Filter Pelurus Pada artikel sebelumnya saya menggunakan rsRank atau SMA 200 periode sebagai tren. Indikator untuk membantu menentukan gambaran yang lebih besar untuk Euro Dengan kata lain, apakah kita berada dalam pasar bullish atau bearish Mungkin hanya melakukan perdagangan lama selama pasar bull atau melakukan short trade selama pasar bear akan memperbaiki hasilnya. Ini akan menjadi tes yang menarik dan sederhana. Untuk melakukan saya akan senang mendengar hasil Anda. Pastikan untuk meninggalkan komentar di bawah ini saya akan senang mendengar gagasan atau hasil dari pengujian Anda sendiri. Tinggalkan Balasan Batal balasan. Produk yang Sesuai. Ciptakan indikator adaptif dalam strategi TradeStation Anda Indikator adaptif Atau perpustakaan secara otomatis mengukur indikatornya menjadi setengah dari siklus dominan saat ini berdasarkan penggunaan transformasi Hilbert Pelajari Lebih Lanjut. Kode Perdagangan Bebas. Dapatkan versi gratis dan disederhanakan dari alat yang digunakan pakar TradeStation dalam penelitian dan pengembangan sistem sehari-hari Alat ini Membantu Anda mempelajari EasyLanguage karena mereka sepenuhnya open source dan membiarkan Anda membangun sistem yang kompleks tanpa perlu mengetahui bagaimana kode. Yang perlu Anda berikan adalah nama dan alamat e-mail Tidak ada kartu kredit atau alamat yang diperlukan. Tentang Murray Ruggiero Jr. Murray Ruggiero adalah perancang sistem utama, dan analis pasar di TTM Dia adalah salah satu pakar terdepan di dunia mengenai penggunaan analisis antar pasar dan tren dalam menemukan dan mengkonfirmasi pergerakan harga yang berkembang di pasar Murray sering disebut di industri ini sebagai Einstein dari Wall Street Baca lebih lanjut. BackTesting Moving Averages. Why Moving Averages. As seorang pedagang atau investor, satu-satunya alasan untuk menyelidiki moving averages adalah untuk mendapatkan pengetahuan untuk meningkatkan Keuntungan Seperti banyak indikator teknis lainnya, rata-rata bergerak dimaksudkan untuk membantu kita secara obyektif memberi tahu status pasar pada waktu tertentu Ini membantu kita melihat melalui emosi hari ini dan membuat keputusan rasional, yang akan kita katakan akan menghasilkan keuntungan lebih besar dan atau lebih sedikit Kerugian dalam jangka panjang Moving averages MAs memperlancar serangkaian harga untuk saham MAs paling sering digunakan untuk mengidentifikasi tren arah pasar, dan digolongkan sebagai indikator tren berikut Ini tidak berarti bahwa MA hanya untuk jangka panjang Investor trader jangka pendek menggunakannya juga Moving averages dapat digunakan untuk menyaring saham untuk kandidat yang baik, kesempatan membeli sinyal, dan menawarkan sinyal jual. Mengapa Backtest A Story. Tujuan backtesting adalah untuk mengetahui apakah moving averages benar-benar mengarah pada hasil yang lebih baik. Dan apa cara yang paling menjanjikan untuk menerapkan MA Biarkan saya ceritakan sebuah cerita pendek Sementara saya mengumpulkan hasilnya untuk salah satu isu BackTesting Reporting moving average, saya kebetulan mengunjungi seorang fri Akhir Di rumahnya, saya menemukan beberapa bahan bacaan dari broker saham diskon yang diiklankan dengan baik Di dalamnya adalah artikel yang memberi saran kepada pelanggannya untuk menggunakan panjang rata-rata bergerak tertentu yang diterapkan dengan cara tertentu untuk mendapatkan hasil terbaik. Tes komprehensif saya Tepat di depan saya dan saya dapat memberitahu Anda bahwa metode broker tidak mendapatkan hasil terbaik walaupun mereka menyebutkan panjang MA yang berguna dengan cara lain yang saya dapatkan di tangan saya hasil tes yang menunjukkan bahwa cara broker menerapkan pergerakan Rata-rata memiliki tingkat kemenangan yang lebih buruk daripada baseline ketika diuji pada 7147 saham selama 14 tahun data pasar saham Jelas broker tidak menjalankan pengujian semacam itu. Hal ini membuat pelanggan kita berjuang untuk diri kita sendiri dan mencari tahu apa yang berhasil versus apa yang tidak T. How untuk Menghitung MAs. When backtesting moving averages, keputusan pertama adalah bagaimana menghitung moving average Apakah Anda menginginkan SMA bergerak sederhana atau sesuatu yang dirancang untuk melacak harga lebih baik seperti movingver eksponensial Usia EMA Anda mungkin mempertimbangkan sebuah eksperimen untuk membandingkan tingkat kemenangan dari dua tingkat rata-rata yang saya lakukan hanya beberapa tahun yang lalu, dan sementara saya tidak memiliki hasil untuk dipublikasikan, saya merasa bahwa itu tidak menghasilkan banyak. Perbedaan apakah saya memilih SMA atau EMA hanya memilih satu dan menggunakannya secara konsisten Jadi untuk proyek ini, saya memilih untuk menggunakan rata-rata bergerak sederhana karena saya melihat mereka disebutkan dalam komentar paling sering Untuk benar-benar melakukan perhitungan, saya mengandalkan fungsi built-in yang Datang dengan TradeStation Pilihan mesin backtesting adalah keputusan lain yang cukup umum untuk ditulis di post lain. Bagaimana Menggunakan MAs. Sekarang Anda perlu menentukan seberapa tepatnya Anda ingin menerapkan moving averages Bagaimana Anda akan menafsirkan hubungan antara harga dan Rata-rata bergerak Aturan apa yang akan Anda gunakan untuk memutuskan kapan harus membeli dan menjual Anda tidak perlu membaca lama tentang saham sebelum menemukan referensi bullish ke perdagangan saham di atas rata-rata pergerakan 200 hari atau moving average 50 hari Usia, atau bahkan MA 10 atau 20 hari atau saran untuk membeli saham saat mereka melewati moving average 50 hari atau 200 hari Ini adalah peraturan penting untuk diuji di mesin backtesting Dan kemudian ada perpindahan rata-rata bergerak klasik Metode analisis teknis Itu membuat tiga cara yang berbeda untuk menggunakan rata-rata bergerak untuk diuji. Dengan lebih mendalam, beberapa teks perdagangan berbicara tentang kemiringan rata-rata bergerak Jika Anda kembali ke aljabar dan menganggap MA sebagai garis, untuk menemukan Kemiringan Anda akan memilih dua poin di telepon dan menerapkan rumus biasa x2-x1 y2-y1 Ini memunculkan pertanyaan tentang seberapa jauh jaraknya untuk memilih dua poin yang dapat membuat perbedaan pada hasil. Sungguh, karena MA sedang digunakan untuk Mengidentifikasi tren, kita hanya ingin tahu apakah itu miring ke atas atau ke bawah Kemudian kita bisa menyederhanakan keseluruhan perhitungan dengan memperhatikan bahwa jika harga berada di atas rata-rata bergerak, maka harus ditarik rata-rata, dan harga di bawah MA menarik Itu turun Jadi alasan lain untuk menguji khasiat pric E di atas rata-rata bergerak. Parameter settings. Once Anda memutuskan bagaimana menggunakan MAs, Anda perlu memilih berbagai rentang untuk menguji Waspadai pengoptimalan berlebihan Di suatu tempat di luar sana ada seorang pria dengan hasil backtesting yang menunjukkan keuntungan 3895 atau apapun yang menggunakan Hanya rata-rata bergerak yang tepat Sayang sekali dia tidak tahu apa yang akan dihasilkan oleh MA di masa depan. Kata itu, Anda perlu mencoba lebih dari satu panjang untuk memastikan hasilnya tidak sesuai dengan pengaturan default atau yang Anda dengar Sebagian besar di media Menemukan satu pengaturan parameter yang sempurna tidak akan membuat Anda kaya Menemukan sekelompok pengaturan bagus dan kuat mungkin akan banyak Anda lakukan walaupun. Sebagai masalah praktis saat backtesting memungkinkan lag data yang cukup sebelum mengukur Semua tes Harus mulai mengukur di tempat yang sama untuk perbandingan apel-ke-apel di antara panjang MA yang berbeda Misalnya, jika Anda menguji rata-rata pergerakan 200 hari, dibutuhkan 200 hari pertama data untuk menghitung titik pertama. Dari rata-rata bergerak Itu berarti bahwa hari pertama Anda mungkin memiliki sinyal 200 hari ke kumpulan data Untuk membuat perbandingan yang adil dengan, katakanlah, rata-rata pergerakan 10 hari, Anda harus memastikan tidak menghitung sinyal apa pun Dari rata-rata pergerakan 10 hari sebelum hari 200 siap untuk pergi Untungnya, TradeStation memiliki cara untuk menetapkan jumlah maksimum studi bar yang akan mengacu pada properti untuk semua strategi yang memaksa mesin backtesting menunggu lama sebelum data tabulasi. Keuntungan dari Membeli atau Menjual. Aturan rata-rata yang sedang berjalan, dan khususnya aturan crossover moving average, sering dibicarakan sebagai sistem pembalikan. Artinya, satu sinyal, katakanlah MAs menyeberang ke atas adalah sinyal beli dan kemudian sebaliknya, katakanlah garis MA yang melintasi , Bukan hanya sinyal jual tapi juga pemicu untuk pergi pendek Secara teoritis, tidak apa-apa tapi banyak orang tidak tertarik pada korslet pasar Mereka mencari teknik untuk membantu mereka membeli dan mungkin menjual Bahkan seseorang yang regu Menjual dan menjual dengan cepat mungkin menggunakan teknik yang berbeda untuk membeli dan menjual Karena alasan ini, sangat bijaksana untuk menguji sinyal beli secara terpisah dari sinyal jual. Hal ini menimbulkan dilema karena sulit untuk mengevaluasi sinyal beli dalam isolasi Salah satu cara untuk melakukan Ini adalah untuk menggunakan keluar waktunya keluar, yaitu keluar dari perdagangan atau menjual saham setelah beberapa waktu berlalu saya memilih untuk menjalankan setiap backtest tiga kali dengan tiga waktu yang berbeda keluar karena orang yang berbeda memiliki gaya yang berbeda dan kebutuhan yang berbeda Untuk menghasilkan hasil backtesting berguna Untuk mengayunkan pedagang, saya keluar setelah 2 hari Untuk memodelkan posisi trader, 20 hari Untuk memenuhi kebutuhan investor aktif, backtesting memegang setiap posisi selama 200 hari. Ini memberi cara untuk mengisolasi sinyal beli dan mencari tahu seberapa berguna rata-rata pergerakannya. Untuk pembeli saham berbagai temperamen. Perlu untuk Menentukan Kebaikan. Satu hal yang lebih penting untuk dipertimbangkan jika Anda melakukan backtesting moving averages untuk mengetahui seberapa baik kinerja mereka di pasar saham Bagaimana Anda tahu apa yang baik Anda memerlukan kriteria objektif untuk kesuksesan Itu berarti mengidentifikasi statistik kunci seperti tingkat kemenangan, harapan, keuntungan ekuitas hipotetis, dan lain-lain. Ini juga berarti menetapkan standar untuk kinerja yang dapat diterima di masing-masing bidang ini. Contoh menggambarkan mengapa hal ini penting Dan mengapa tidak semudah pertama kali muncul Katakanlah tes Anda menunjukkan tingkat kemenangan 55 untuk indikator tertentu Mungkin tidak begitu baik jika, katakanlah, 62 dari semua saham naik selama periode waktu yang sama atau jika hanya 25 saham naik selama jangka waktu tersebut, tingkat kemenangan Anda akan spektakuler Apa yang baik tergantung pada bagaimana perbandingannya dengan kinerja pasar baseline di bawah kondisi yang sama. Anda dapat mendownload salinan gratis dari masalah Baseline Laporan BackTesting dengan mengklik di sini. Backtest yang berarti, Anda perlu memiliki cukup data untuk membuat perbandingan yang valid secara statistik Minimal, itu berarti 30 perdagangan Bahkan jika Anda memperdagangkan hanya satu instrumen hanya satu saham atau hanya satu pasangan mata uang yang saya kira Penting untuk menguji strategi trading Anda pada banyak instrumen yang berbeda untuk membuktikan ketahanannya. Saya mendapatkan posisi teratas dengan tes yang sangat besar menetapkan 7147 saham selama 14 tahun untuk memastikan hasilnya akan berlaku dalam berbagai kondisi pasar. Anda bisa mendapatkan Salinan laporan backtesting saya tentang sinyal beli rata-rata yang bergerak dengan mengklik di sini.
No comments:
Post a Comment