3 Sistemas Mecánicos De Comercio De Divisas

3 Extremidades del sistema de la divisa Muchos sistemas hoy en día prometen beneficios sin esfuerzo y pips fáciles derecho a su cuenta. Probablemente ya sabes que la vida real no funciona de esa manera. Un sistema genuinamente rentable es difícil de conseguir. En este artículo voy a describir tres sencillos consejos que le ayudarán a mejorar sus sistemas comerciales existentes. El objetivo es hacerlos más potentes y precisos. Parar y limitar las entradas para captar las tendencias Muchos sistemas comerciales utilizan las órdenes del mercado para entrar y salir del mercado. Las órdenes de mercado con frecuencia exhiben eficiencias de entrada bajas. Te dan en el mercado a un precio que no es óptimo. Colocar una orden de compra o venta de 10 pips del precio que desea entrar, en la dirección de la tendencia de los sistemas de tendencia puede hacer una gran diferencia. Para las operaciones largas poner una orden de compra 10 pips más alto que el precio, y para operaciones cortas poner una orden de venta de 10 pips más bajo que el precio. Los sistemas de trading de rango podrían considerar entradas de límite, lo que colocaría las órdenes en la dirección opuesta al ejemplo anterior. Uso de ATR para dar cuenta de la volatilidad Muchos diseñadores de sistemas principiantes utilizan distancias constantes de pip en su sistema de comercio de divisas, es decir, 15 pips para la pérdida de stop, 10 pips para obtener ganancias, etc. Esto es un error ya que no tiene en cuenta los cambios en la volatilidad. Si el par de comercio presenta cambios en la volatilidad, el sistema se enfrenta a una mayor probabilidad de fracaso. El indicador Average True Range (a. k.a. ATR) da el rango promedio de un par de divisas o stock, y cuenta también las brechas. En lugar de utilizar números constantes, utilice un porcentaje de ATR tal como 50 ATR o 30 ATR. Una vez que realice este cambio, su sistema tendrá automáticamente en cuenta la volatilidad y se volverá mucho más flexible. Estos sistemas funcionarán mejor y mantendrán la rentabilidad incluso en entornos cambiantes del mercado. Evite la optimización excesiva Esta es una sugerencia especialmente para los programadores de usted: la sobre-optimización es el beso de la muerte de un sistema comercial. Sobre-optimización. A. k.a. ajuste de la curva. Significa que usted agrega muchos indicadores de Forex y filtros y los utiliza todos para confirmar sus señales, y optimizarlas todas para obtener máximos beneficios. En el backtest parecerá que su sistema se está volviendo mejor cuando de hecho se convertirá en algo bueno sólo para el pasado y fallará en cualquier prueba directa de datos reales y vivos. Por lo tanto, es crucial sólo incluir las partes más importantes de su sistema y no agregar indicadores que don8217t tiene sentido en el nivel de acción de precios. Recuerde el principio de la maquinilla de afeitar de Occam8217s: 8220La solución más simple es generalmente el one8221 más eficiente. Michael Wells es un programador de FX y comerciante. Su sitio contiene sus conocimientos sobre los sistemas de comercio de divisas. Leave a Reply Cancelar respuesta Cómo ganar con los sistemas mecánicos de comercio Mucha tinta se ha dedicado a identificar las causas de los fracasos mecánicos de los sistemas de comercio, especialmente después del hecho. Aunque puede parecer oxímorónico (o, para algunos comerciantes, simplemente morónico), la principal razón por la que estos sistemas de comercio no es porque se basan demasiado en la naturaleza manos libres, fuego y olvidar el comercio mecánico. Los propios algoritmos carecen de la supervisión e intervención humanas objetivas necesarias para ayudar a los sistemas a evolucionar de acuerdo con las cambiantes condiciones del mercado. En lugar de lamentar un fracaso del sistema de comercio, es más constructivo considerar las formas en que los comerciantes pueden tener lo mejor de ambos mundos: Es decir, los comerciantes pueden disfrutar de los beneficios de algoritmo de gestión de los sistemas de comercio mecánico , Como las ejecuciones automáticas de disparos rápidos y las decisiones comerciales libres de emociones, al tiempo que aprovecha su innata capacidad humana para pensar objetivamente sobre el fracaso y el éxito. El elemento más importante de cualquier comerciante es la capacidad humana para evolucionar. Los comerciantes pueden cambiar y adaptar sus sistemas de negociación para seguir ganando antes de que las pérdidas sean financieramente o emocionalmente devastadoras. Elija el tipo correcto y la cantidad de datos de mercado para probar Los comerciantes exitosos utilizan un sistema de reglas repetitivas para recolectar ganancias de ineficiencias a corto plazo en el mercado. Para los pequeños comerciantes independientes en el gran mundo de los mercados de valores y derivados, donde los márgenes son delgados y la competencia feroz, las mejores oportunidades para obtener ganancias provienen de detectar las ineficiencias del mercado basándose en datos simples y fáciles de cuantificar, posible. Cuando un comerciante desarrolla y opera sistemas de trading mecánico basado en datos históricos, él o ella está esperando ganancias futuras basadas en la idea de que las ineficiencias actuales del mercado continuarán. Si un comerciante elige el conjunto de datos equivocados o utiliza los parámetros incorrectos para calificar los datos, las oportunidades preciosas se pueden perder. Al mismo tiempo, una vez que la ineficiencia detectada en los datos históricos ya no existe, entonces el sistema de comercio falla. Las razones por las que desapareció no son importantes para el comerciante mecánico. Sólo los resultados importan. Elija los conjuntos de datos más pertinentes al elegir el conjunto de datos desde el cual crear y probar sistemas de negociación mecánicos. Y, con el fin de probar una muestra lo suficientemente grande como para confirmar si una regla comercial funciona de manera coherente en una amplia gama de condiciones de mercado, un comerciante debe utilizar el período más largo práctica de los datos de prueba. Por lo tanto, parece apropiado para construir sistemas mecánicos de comercio basado en tanto el conjunto de datos históricos más largo posible, así como el conjunto más simple de parámetros de diseño. La robustez se considera generalmente la capacidad de resistir muchos tipos de condiciones del mercado. La robustez debe ser inherente a cualquier sistema probado a través de un rango de tiempo largo de datos históricos y reglas simples. Las pruebas largas y las reglas básicas deben reflejar la gama más amplia de condiciones de mercado potencial en el futuro. Todos los sistemas mecánicos de comercio finalmente fallarán porque los datos históricos obviamente no contienen todos los eventos futuros. Cualquier sistema construido sobre datos históricos eventualmente encontrará condiciones ahistóricas. El discernimiento y la intervención humana evitan que las estrategias automatizadas salgan de los rieles. La gente de Knight Capital sabe algo sobre el snafus de comercio en vivo. La simplicidad gana por su adaptabilidad Los sistemas de comercio mecánico exitosos son como seres vivos que respiran. Los estratos geológicos de los mundos están llenos de fósiles de organismos que, aunque eran ideales para el éxito a corto plazo durante sus propios períodos históricos, eran demasiado especializados para la supervivencia a largo plazo y la adaptación. Los sistemas de negociación mecánicos algorítmicos simples con guía humana son los mejores porque pueden experimentar la evolución rápida y fácil y la adaptación a las condiciones cambiantes en el ambiente (lea el mercado). Reglas comerciales simples reducen el posible impacto del sesgo de minería de datos. El sesgo de la minería de datos es problemático porque puede exagerar qué tan bien una regla histórica se aplicará bajo condiciones futuras, especialmente cuando los sistemas mecánicos de comercio están enfocados en marcos de tiempo cortos. Los sistemas comerciales mecánicos simples y robustos no deberían afectarse por los marcos de tiempo utilizados para fines de prueba. El número de puntos de prueba que se encuentran dentro de un rango dado de datos históricos debe ser todavía lo suficientemente grande como para probar o refutar la validez de las reglas comerciales que se están probando. Dicho de otra manera, los sistemas comerciales mecánicos simples y robustos superarán el sesgo de minería de datos. Si un comerciante utiliza un sistema con parámetros de diseño simples, como el sistema QuantBar. Y lo prueba usando el período de tiempo histórico más largo apropiado, entonces las únicas otras tareas importantes serán adherirse a la disciplina de operar el sistema y monitorear sus resultados en el futuro. La observación permite la evolución. Por otro lado, los comerciantes que utilizan sistemas mecánicos de comercio construidos a partir de un complejo conjunto de múltiples parámetros corren el riesgo de pre-evolucionar sus sistemas en extinción temprana. Construir un sistema robusto que aproveche lo mejor del comercio mecánico, sin caer presa de sus debilidades Es importante no confundir la solidez de los sistemas mecánicos de comercio con su adaptabilidad. Los sistemas desarrollados basados ​​en una multitud de parámetros llevaron a ganar oficios durante períodos históricos e incluso durante los períodos observados actuales a menudo se describen como robustos. Eso no es una garantía de que tales sistemas puedan ser ajustados con éxito una vez que han sido el comercio más allá de su período de la luna de miel. 8221 Éste es un período comercial inicial durante el cual las condiciones coincidan con un cierto período histórico en el cual el sistema fue basado. Los sistemas mecánicos simples de negociación se adaptan fácilmente a las nuevas condiciones, incluso cuando las causas fundamentales del cambio en el mercado siguen siendo poco claras y los sistemas complejos se quedan cortos. Cuando las condiciones del mercado cambian, como lo hacen continuamente, los sistemas comerciales que tienen más probabilidades de seguir ganando son los que son simples y más fácilmente adaptables a las nuevas condiciones, un sistema verdaderamente robusto es uno que tiene longevidad sobre todo. Los sistemas de negociación mecánicos algorítmicos simples con guía humana son los mejores porque pueden experimentar la evolución rápida y fácil y la adaptación a las condiciones cambiantes en el ambiente (lea el mercado). Desafortunadamente, después de experimentar un período inicial de ganancias al usar sistemas de negociación mecánicos excesivamente complejos, muchos comerciantes caen en la trampa de intentar ajustar esos sistemas de vuelta al éxito. Los mercados desconocidos, pero cambiantes, las condiciones pueden haber condenado ya que la especie entera de sistemas comerciales mecánicos a la extinción. Una vez más, la simplicidad y la adaptabilidad a las condiciones cambiantes ofrecen la mejor esperanza para la supervivencia de cualquier sistema comercial. Utilizar una medición objetiva para distinguir entre éxito y fracaso Una caída más común de los comerciantes es un apego psicológico a su sistema de comercio. Cuando ocurren fallas en los sistemas de negociación, suele ser porque los comerciantes han adoptado un punto de vista subjetivo en lugar de objetivo, especialmente en lo que respecta a las pérdidas de detención durante determinados oficios. La naturaleza humana conduce a menudo a un comerciante para desarrollar un accesorio emocional a un sistema particular, especialmente cuando el comerciante ha invertido una cantidad significativa de tiempo y de dinero en sistemas mecánicos de comercio con muchas piezas complejas que son difíciles de entender. Sin embargo, su críticamente importante para un comerciante a paso fuera del sistema con el fin de considerarlo objetivamente. En algunos casos, el comerciante se vuelve delirante sobre el éxito esperado de un sistema, incluso hasta el punto de continuar con el comercio de un sistema obviamente perdedor mucho más largo de lo que un análisis subjetivo hubiera permitido. O, después de un período de ganancias de grasa, un comerciante puede casarse con un sistema anteriormente ganador, incluso mientras su belleza se desvanece bajo la presión de las pérdidas. Peor aún, un comerciante puede caer en la trampa de elegir selectivamente los períodos de prueba o parámetros estadísticos para un sistema que ya está perdiendo, con el fin de mantener la esperanza falsa para el valor continuo de los sistemas. Un criterio objetivo, como el uso de métodos de desviación estándar para evaluar la probabilidad de fallo actual, es el único método ganador para determinar si los sistemas de negociación mecánica han fracasado realmente. A través de un ojo objetivo, es fácil para un comerciante para detectar rápidamente el fracaso o falla potencial en los sistemas de comercio mecánico, y un sistema simple puede ser rápida y fácilmente adaptado para crear un sistema recién ganador una vez más. El fracaso de los sistemas de negociación mecánica es a menudo cuantificado sobre la base de una comparación de las pérdidas actuales cuando se miden contra las pérdidas históricas o las reducciones. Tal análisis puede llevar a una conclusión subjetiva e incorrecta. La reducción máxima se utiliza a menudo como la métrica de umbral por la cual un comerciante abandonará un sistema. Sin considerar la manera en que el sistema alcanzó ese nivel de reducción, o el tiempo necesario para alcanzar ese nivel, un comerciante no debe concluir que el sistema es un perdedor basado sólo en la reducción. De hecho, el mejor método para evitar descartar un sistema ganador es usar un estándar de medición objetivo para determinar la distribución actual o reciente de los rendimientos del sistema obtenido mientras se está negociando. Compare esta medida con la distribución histórica de los rendimientos calculados a partir de las pruebas a posteriori, asignando un valor umbral fijo de acuerdo con la certeza de que la actual distribución perdedora de los sistemas mecánicos de comercio está más allá de las pérdidas normales y por lo tanto debe ser Descartado como fallido. Así, por ejemplo, supongamos que un comerciante ignora el nivel de reducción actual que ha señalado un problema y activado su investigación. En su lugar, comparar la actual racha de pérdidas contra las pérdidas históricas que habría ocurrido durante el comercio de ese sistema durante los períodos de prueba históricos. Dependiendo de lo conservador que sea un comerciante, él o ella puede descubrir que la pérdida actual o reciente está más allá, digamos, del nivel de certeza de 95 implicado por dos desviaciones estándar del nivel de pérdida histórica normal. Este sería ciertamente un fuerte signo estadístico de que el sistema está funcionando mal, y por lo tanto ha fracasado. Por el contrario, un operador diferente con mayor apetito por riesgo puede decidir objetivamente que tres desviaciones estándar de la norma (es decir, 99,7) es el nivel de certeza apropiado para juzgar un sistema comercial como fallido. El factor más importante para cualquier éxito de los sistemas de comercio, ya sea manual o mecánico, es siempre la capacidad de toma de decisiones humana. El valor de los buenos sistemas mecánicos de comercio es que, al igual que todas las buenas máquinas, minimizan las debilidades humanas y potencian logros mucho más allá de los alcanzables mediante métodos manuales. Sin embargo, cuando se construye correctamente, todavía permiten un control firme de acuerdo con el juicio de los comerciantes y le permiten alejarse de obstáculos y posibles fallas. A pesar de que un comerciante puede utilizar las matemáticas en forma de un cálculo estadístico de la distribución estándar para evaluar si una pérdida es normal y aceptable de acuerdo con los registros históricos, él o ella sigue confiando en el juicio humano en lugar de tomar puramente mecánica, Basado solamente en algoritmos. Los comerciantes pueden disfrutar lo mejor de ambos mundos. El poder de los algoritmos y el comercio mecánico minimiza los efectos de la emoción humana y la tardanza en la colocación y la ejecución de los pedidos, especialmente con respecto al mantenimiento de la disciplina stop-loss. Todavía utiliza la evaluación objetiva de la desviación estándar con el fin de mantener el control humano sobre el sistema de comercio. Esté preparado para el cambio y esté preparado para cambiar el sistema de comercio Junto con la objetividad para detectar cuando los sistemas de negociación mecánica cambian de los ganadores a los perdedores, un comerciante también debe tener la disciplina y la previsión para evolucionar y cambiar los sistemas para que puedan seguir ganando Durante las nuevas condiciones del mercado. En cualquier ambiente lleno de cambio, cuanto más simple sea el sistema, más rápida y fácil será su evolución. Si una estrategia compleja falla, puede ser más fácil reemplazarla que modificarla, mientras que algunos de los sistemas más sencillos e intuitivos, como el sistema QuantBar. Son relativamente fáciles de modificar sobre la marcha con el fin de adaptarse a las condiciones del mercado futuro. En resumen, se puede decir que los sistemas de negociación mecánica debidamente construidos deben ser simples y adaptables y probados de acuerdo con el tipo y cantidad de datos adecuados para que sean lo suficientemente robustos como para producir ganancias bajo una amplia variedad de condiciones de mercado. Y, un sistema ganador debe ser juzgado por la métrica apropiada de éxito. En lugar de basarse únicamente en las reglas de negociación algorítmica o en los niveles máximos de retirada, cualquier decisión sobre si un sistema ha fallado debe hacerse de acuerdo con el juicio humano de los comerciantes y basándose en una evaluación del número de desviaciones estándar del rendimiento actual de los sistemas Sus pérdidas históricas. Si los sistemas mecánicos de comercio están fallando para realizar, el comerciante debe hacer los cambios necesarios en lugar de aferrarse a un sistema de perder. Comentarios Sólo porque un sistema funcionó hace 20 años doesn8217t significa que debería funcionar hoy. Tenga cuidado cuando sugiera probar un sistema durante un período largo. Cuánto tiempo es largo ¿Cuán sencillo es simple? Cuatro reglas con un total de cuatro variables Siete reglas con un total de diez variables En general, estoy de acuerdo en que más simple es mejor, pero lo que es simple El uso de la desviación estándar de los resultados debe proporcionar conclusiones similares a la ejecución Un análisis de Monte Carlo que no es difícil con el software que está disponible. Con un análisis MC, como usted sabe, se pueden ver las posibles devoluciones y posibles rebajas. El futuro no tiene que parecerse al pasado, pero un análisis MC es una forma de probar un sistema. Fácil de dar directrices difíciles de desarrollar un sistema con un edge823082308230.y más difícil de comercio .. si es posible compartir algunas variables 2 hacer un sistema comercial. Por simplicidad sake make it simple Reglas de Compra Reglas de Salida (Pases o Salidas de Beneficios) Reglas Corrientes Salidas cortas (Pases o Salidas de Beneficios) Manténgase fuera (si es necesario según el sistema) tamaño de la posición (considerando la reducción máxima) Thats it8230 puede agregar cualquier pedazo de Consejos u want8230 Gracias por el post, estoy de acuerdo con muchas cosas que usted ha mencionado. Y además, me da un par de ideas para intentarlo. Hola a todos Shaun, estoy de acuerdo. Centrarse en no perder es un éxito muy importante de éxito. Tarun, un EA que he construido que es muy exitoso utiliza un punto de pivote simple swing trading estrategia. Un indicador personalizado de mi propio me da un sesgo de premercado (hacia arriba o hacia abajo) y mi gatillo para la entrada es el precio de mercado dentro de un rango de 2 pip del pivote diario principal. La estrategia de la salida es simple también, el precio o parará hacia fuera o cerrará la mitad de la posición en Support1 o Resistance1. El Stoploss se mueve entonces al punto de equilibrio. El precio se detendrá entonces o alcanzará S2 o R2 en cuyo punto la mitad de la posición restante se cierra de nuevo, el stoploss se mueve a S1 o R1. El precio se detendrá entonces o se moverá a S3 o R3 en qué punto la posición restante está cerrada. 8211 Esa estrategia simple vale 1 millón de dólares en un período de 15 años. Libre, mi placer. La mayoría de la gente no hará nada con esta información de todos modos lol. El Dilema: estrategia simple, EA altamente complicado. Porqué porque cada estrategia tiene límites y saber qué las causas él a la falta es el primer paso a 8220focusing en no perder8221. Aka, poner meausures en lugar de anaylize el mercado y hacer su EA apagado o adaptarse cuando el mercado está actuando en malas formas para su estrategia. También, R / R, la protección del balance y el uso de una escala LOT hace que el EA bastante complejo, pero vale la pena el esfuerzo. Combinar una estrategia simple con un sistema de gestión detallada dentro de un EA complejo vale 50 millones de euros en 15 años. No esperes que este tipo de sistema se reúnen durante la noche, pasé 2 años construyendo la mía, pero ha sido un viaje muy emocionante. Si you8217re apasionado de comercio y EA8217s simplemente no te rindas. Mantenerse enfocado y seguir aprendiendo. En efecto. Podrías publicar la mayoría de las estrategias en el periódico. Casi nadie haría nada con él. Me encanta el énfasis en 8220not perder8221 en lugar de ganar. You8217re hablando mi idioma me gustaría añadir 3 puntos a considerar al evaluar el rendimiento de los sistemas de comercio programado. En primer lugar cuando la prueba posterior de un sistema en MetaTrader es importante recordar que MT4 no proporciona una corriente verdadera de la señal. Esto simplemente simula los datos de las garrapatas usando barras de datos almacenadas en el Centro de Historia. Esto significa que el historial de precios muy reciente puede ser construido a partir de barras de 1 ó 5 minutos y la historia más lejana puede construirse a partir de barras de 15 o 30 minutos. Las pruebas en curso durante períodos de varios años pueden obligar a MT4 a simular los datos de las garrapatas usando barras de períodos de tiempo aún mayores. Esta es la razón por la que verá muchas pruebas de rendimiento que se ejecutaron en MetaTrader durante varios períodos de un año que tienen una curva característica. Hay una curva abruptamente rentable en los primeros años y una curva plana a la pérdida en el período de tiempo reciente. Si el sistema se ejecuta en los datos verdaderos de la garrapata lo más probablemente posiblemente funcionaría mal durante el período de la prueba porque los años tempranos fueron simulados en barras 15M o 30M y eran menos volátiles que la acción real del precio del período. En segundo lugar, la mayoría de las personas que diseñan sistemas comerciales tienden a optimizar más su sistema para maximizar los beneficios obtenidos durante el período de tiempo que se utilizó para probar el sistema. Como ejemplo, el diseñador del sistema probó su sistema durante un período de 5 años. La inclinación natural es ajustar las variables para maximizar el beneficio. El proceso de pensamiento es algo así: Si el sistema produce un beneficio de 50 y un factor de beneficio de 2.5 durante este período de prueba, entonces debería obtener al menos un rendimiento aceptable en el uso en tiempo real. Creo que este es el beso de la muerte en la programación de EA y la razón de tantos asesores comerciales expertos fallan. El cliente compra en el rendimiento rentable durante el período de prueba de nuevo y luego inevitablemente pierde cuando se trata de ejecutar el EA con dinero real. La prueba posterior adecuada intenta encontrar el rendimiento promedio real de la EA en función de varios períodos de prueba. Por último, existe el problema que se abordó en el artículo de saber si los resultados que está experimentando son estáticamente válido. Por supuesto, como dice el Sr. Flor si una racha de pérdidas está fuera de 2 desviaciones estándar, entonces es probable que algo ha cambiado. Quisiera señalar que la distribución de las operaciones ganadoras y perdiendo es siempre aleatoria y determinada por el porcentaje total de ganadores o perdedores en una muestra de operaciones asumiendo que es lo suficientemente grande como para ser estáticamente válido. Para dar un ejemplo let8217s dicen que su sistema requiere una tasa de 50 ganar para ser rentable. Bueno, ya sabemos de voltear una moneda que tiene la misma tasa de 50 victorias que los ganadores y los perdedores tienden a agruparse en ganar rachas y vetas perdidas. Más aún, sabemos por el estudio de las estadísticas que la distribución de ganadores y perdedores en la EA con una tasa de 50 victorias será la misma que la distribución obtenida al lanzar una moneda. A saber, habrá en un grupo de 1000 oficios en promedio 8 derrotas consecutivas de 5 perdedores consecutivos y 8 rachas ganadoras de 5 ganadores seguidos. Similaridad en un grupo de 1000 operaciones también deberías ver en promedio 4 derrotas y victorias de 6 en fila, 2 derrotas y victorias de 7 en fila y 1 racha ganadora y perdedora de 8 y 1 rachas ganadoras y perdedoras 9 en una fila. Es importante que el usuario tenga una idea realista del tamaño y el número de vetas perdidas que encontrará con EA. De lo contrario, seguramente se dará por vencido y la primera vez que se encuentre con una serie perdida de operaciones. That8217s una de las muchas razones por las que don8217t prueba nada en MetaTrader. Yo sólo lo uso para el comercio en vivo. Los datos débiles y la imposibilidad de probar carteras hace que sea inutilizable para mis propósitos. Tienes razón sobre la sobre-optimización. La manera más fácil de evitar esto es minimizar el número de parámetros en su estrategia. Sólo tengo 4 en mi estrategia de Dominari, por ejemplo. Gracias por los pensamientos detallados8 Mecánica Forex Trading Systems Comentado en 2014 Publicado hace 2 años 12:24 23 de diciembre 2014 4 Comentarios Saludos, terrícolas Como se prometió, he compilado los resultados de las pruebas I8217ve conducido en ocho sistemas mecánicos de divisas en lo que va del año. Pero antes de llegar a los números, vamos a tener una recapitulación de estos sistemas de comercio: Este sistema mecánico simple es parte del Salón de la Fama de los ganadores del pasado en uno de los concursos I8217ve conducido hace unos años. Utiliza dos indicadores técnicos básicos: EMA (100) y RSI (9). Se utiliza un objetivo de 100 pips y una parada de 50 pips para aplicar el sistema en el marco de tiempo de 1 hora de EUR / USD8217s. Esta es otra parte del Salón de la Fama de los ganadores pasados. Las reglas del sistema mecánico se basan en el MACD y los indicadores estocásticos aplicados en el gráfico de 4 horas de EUR / USD. Este puede ser un poco complicado para los novatos, ya que requiere un fuerte conocimiento de las divergencias Este sistema mecánico de divisas se centra en los 5 y 10 cruces EMA, con el RSI para la confirmación. Se puede aplicar en EUR / USD8217s 1 hora de tiempo forex con un 50-100 pip objetivo y una inicial de 100 pip parada, que cambiaría a un 20-pip parada. Se hicieron algunos ajustes en el sistema original para obtener otra versión, que hace uso del indicador SAR parabólico para los objetivos de beneficio. Estas reglas se aplicaron en EUR / USD8217s período de tiempo de 4 horas para ver si el sistema también puede trabajar en operaciones de más largo plazo. Otro lote de ajustes se aplicaron en el sistema original de Crossover Amazing, produciendo una tercera versión que tiene una parada de arrastre de 50-pip más amplia para acomodar retrocesos de precios más grandes. Este sistema mecánico de comercio incorpora tres promedios móviles simples (50, 100, 200) que deben alinearse en orden descendente o ascendente para generar una señal de venta o compra. El stop loss se basó en EUR / USD8217s semanal ATR de 150 pips. Las revisiones al sistema original produjeron una segunda versión, que hace uso de SMAs de más corto plazo para generar más crossovers y la adición del ADX para filtrar señales que ocurren en situaciones de mercado de alcance. La parada de arrastre también se ajustó a 200 pips para dar al par más margen de maniobra en la toma de correcciones. En la tercera versión del Triple SMA Crossover System, se agregó un objetivo de beneficio para ayudar a que el sistema bloquee los beneficios a medida que avanza la tendencia en lugar de devolver todos los pips cuando se golpea la parada de 200 pip. Desde ahora, las increíbles variaciones del sistema de crossover superaron al resto del grupo con más de 20 en ganancias para los backtests anuales y los mayores beneficios mensuales de la prueba directa. Por supuesto, tenga en cuenta que las tendencias fuertes se llevó a cabo en los últimos meses, en beneficio de la tendencia de los sistemas de divisas siguientes. ¿Está pensando en hacer uso de estos sistemas mecánicos de divisas en su estrategia comercial