Mechanical-trading-systems-forum

Mechanical-trading-systems-forum

Online-trading-india-tutorial
Q-tal-es-forex
Victoria-forex-biro-malawi


Trading-systems-lab-reviews Stealth-forex-trading-system-download-free Terraseeds-tflow-forex-system Option-trading-berbahaya Sinyal upshot-trading Apakah-forex-trading-profit-taxable-in-australia

MetaTrader Expert Advisor 9 Juni 2014 banteng no comments Harapan Matematis dalam Multicurrency Forex Trading Beberapa trader forex menggunakan strategi trading yang sama untuk semua mata uang, sementara yang lain menggunakan strategi yang sama sekali berbeda tergantung pasangan mata uang yang diperdagangkan. Atau, trader dapat menggunakan beberapa strategi dengan banyak pasangan forex, agar bisa meningkatkan keuntungan sekaligus mengurangi risiko penarikan akibat konsentrasi berlebihan pada satu strategi tunggal. Expert advisor (EA) memungkinkan untuk mengoptimalkan parameter masukan, namun mereka tidak perlu mempermudah strategi terpisah menjadi satu sistem. Dan, pengujian dapat menunjukkan peningkatan risiko penarikan yang tumpang tindih atau berkorelasi bila strategi forex berbeda digabungkan. Dengan menggunakan algoritma, sistem perdagangan dapat memeriksa pasangan mata uang dan melakukan operasi tertentu sesuai dengan parameter masukan. Multicurrency, multi sistem EA dapat dibuat untuk menilai semua strategi perdagangan secara berdampingan. Ini mungkin berguna jika hanya satu EA yang diizinkan mengakses akun tertentu. Ini bisa menjadi tantangan untuk mengembangkan sistem trading forex yang bekerja dengan baik di berbagai pasangan mata uang dengan berbagai kondisi. Sebagian besar sistem multikurrency yang dikenal secara luas didasarkan pada strategi tren berikut, seperti breakout saluran Donchian, dan dirancang untuk mendapatkan keuntungan dari tren jangka panjang. Namun, strategi multicurrency harus menunjukkan dengan jelas menunjukkan keunggulan yang unggul atas cakrawala waktu khas bagi pedagang forex. Misalnya, agar sistem bekerja dengan baik dengan EURUSD dan USDJPY, sinyal harus memiliki kemungkinan keberhasilan yang tinggi terlepas dari volatilitas dan korelasi potensial antara kedua pasang. Dan, perdagangan harus menjadi pemenang dalam periode waktu yang cukup singkat. Jika tidak, maka pasangan berkorelasi perdagangan dapat menciptakan risiko over-konsentrasi dan penarikan yang berlebihan. Ada banyak peluang menguntungkan dalam perdagangan empat pasangan mata uang utama 8212 EURUSD, GBPUSD, USDJPY dan USDCHF. Saya telah menikmati kesuksesan dengan menggunakan strategi berbasis Mathematical Expectation (ME). Saya menggunakan ME untuk menganalisis data dan melihat peluang perdagangan yang komprehensif dan menghitung titik masuk untuk memperdagangkan empat pasangan mata uang utama. Harapan matematis memprediksi kemungkinan bahwa perdagangan forex akan menang EA terprogram dengan baik dapat menggunakan alat ME untuk membantu membangun sistem yang bekerja pada banyak pasangan mata uang. Saya telah membantu mengembangkan beberapa sistem yang bekerja secara real-time dan menunjukkan profitabilitas jangka panjang melalui pengujian balik. Baru-baru ini, para pedagang menjadi lebih sadar akan kekurangan yang timbul saat menggunakan teknik penambangan data untuk melakukan back-test dan strategi fine-tune untuk sistem perdagangan forex. Metode pengembangan sistem alternatif seperti System Parameter Permutation (SPP) sekarang tersedia dan dapat membantu trader menghindari isu bias data mining. Jika dilakukan dengan hati-hati, SPP atau data mining akan membantu membangun satu set indikator berkualitas baik untuk menghasilkan sinyal di empat pasangan mata uang utama. Kemudian, expert advisor menghitung Mathemat Expectation untuk melihat apakah perdagangan kemungkinan akan menguntungkan atau tidak. Akhirnya, masalahnya menentukan filter dan pengujian untuk menemukan strategi tepat yang secara konsisten menghasilkan sinyal yang menguntungkan dan menguntungkan. Titik masuk dan keluar dihitung dengan sistem perdagangan mekanik dengan menggunakan harapan matematis yang disesuaikan dengan volatilitas saat ini. Menghitung harapan matematis kesuksesan Mathematical Expectation (ME) adalah statistik yang mengukur keuntungan sementara terbesar yang pernah dialami perdagangan selama ini tetap terbuka. Ini pertama kali dipopulerkan di bawah aturan ukuran optimalisasi dan aturan manajemen uang yang dikembangkan oleh Ralph Vince. Persamaannya adalah: Harapan Matematis MFE MAE Alat harapan matematis memberi prediktor multicurrency forex sebagai prediktif dalam mengembangkan sistem kemenangan. ME didefinisikan sesuai dengan konsep Excursion Maksimum Menguntungkan (MFE) dan Maximum Adverse Excursion (MAE). Nilai ME dapat dihitung secara real time oleh sistem perdagangan mekanis. Ekskursi Maksimum yang Menguntungkan adalah keseimbangan terbesar pada perdagangan yang menguntungkan sebelum perdagangan forex ditutup, terlepas dari harga penutupan akhir selama periode waktu, baik harian, per jam atau teliti. MFE adalah keseimbangan positif tertinggi yang dicapai saat perdagangan dibuka. Maksimum Adverse Excursion adalah kerugian terbesar yang belum direalisasi atau sementara selama perdagangan, terlepas dari apakah perdagangan ditutup sebagai pecundang atau tidak. MAE adalah saldo negatif terendah pada perdagangan saat dibuka. Untuk mengukur dan menganalisis ME dari pasangan forex tertentu, pedagang dapat menghitung rata-rata MFE dan MAE rata-rata untuk sejumlah besar perdagangan masa lalu. Ekspektasi Matematis sama dengan Excursion Maksimum yang Menguntungkan dikurangi Ekskursi Ganda Maksimum. Jika rata-rata MFE lebih besar dari rata-rata MAE, maka Harapan Matematis positif. Semakin besar rasio antara MFE dan MAE untuk pasangan mata uang tertentu, semakin menguntungkan prospek perdagangan potensial. Strategi trading forex multicurrency berdasarkan Ekspektasi Matematis Ketika melakukan trading EURUSD, GBPUSD, USDJPY dan USDCHF dengan strategi multicurrency berdasarkan Mathematical Expectation, metrik ini biasanya positif dan umumnya tinggi, dan serupa di antara berbagai pasangan mata uang. Yang penting untuk menghindari evaluasi ukuran posisi, atau aturan trade-exit atau parameter lainnya sementara expert advisor menganalisis entry point. Parameter tersebut dapat diatur secara independen oleh sistem perdagangan mekanis berdasarkan ME yang disesuaikan dengan volatilitas, seperti yang akan dibahas kemudian dalam artikel ini. Setelah menentukan titik masuk dan arah perdagangan, sistem perdagangan mekanis menghitung nilai MFE dan MAE umumnya pada 10 bar pertama di luar harga masuk, kemudian 15 bar di luar, kemudian 20 bar di luar harga masuk. Selain signaling entry point, ME juga menunjukkan apakah keuntungan forex trading paling baik segera setelah membuka posisi, atau pada interval rata-rata setelah berada di posisi. Strategi trading multicurrency saya yang paling sederhana menggunakan grafik harian dan bergantung pada kombinasi dari tiga aturan berbasis harga, dan hanya beberapa parameter yang menggunakan harapan matematis untuk memprediksi kesuksesan. Aturan untuk perdagangan panjang dan pendek adalah sebagai berikut: Perdagangan panjang (dan tutup perdagangan singkat) bila: Tutup gt Sebelumnya Tutup Buka gt Sebelumnya Rendah Sebelumnya Tutup gt Sebelum Tutup Perdagangan singkat (dan tutup sebuah perdagangan yang panjang) bila: Tutup Sebelumnya Tutup Lt Sebelumnya Sebelumnya Sebelumnya Tutup Sebelum Tutup Sistem ini membalikkan perdagangan saat sinyal berubah. Jadi, jika sistem memiliki posisi long terbuka saat sinyal pendek diterima, sistem akan menutup posisi long dan malah menjadi pendek. Demikian juga, jika sistem memiliki posisi 8220short8221 terbuka saat level 8220long8221 diterima, maka akan menutup short dan segera pergi lama. Parameter lain dari sistem ini adalah pemicu stop-loss yang ditetapkan pada nilai hanya sedikit lebih tinggi dari rentang true average lima belas hari atau dua puluh hari (ATR). Nilai ini diperbarui setiap kali sinyal baru diterima dalam arah yang sama. Meskipun demikian, jika ada sinyal baru ke arah yang sama, sistem saya tidak menambahkan posisi baru, karena saya telah menemukan bahwa penarikan lebih besar daripada keuntungan tambahan saat melakukannya. Akhirnya, mengenai ukuran posisi, sistem mengalokasikan maksimal 2 ekuitas akun ke satu perdagangan ME tinggi. Jika ada banyak sinyal dalam beberapa pasangan mata uang, namun perhitungan ME menunjukkan korelasi antar sinyal, ukuran total posisi tidak lebih dari 2 ekuitas. Hasil perdagangan Sistem perdagangan forex multicurrency sederhana ini telah menunjukkan hasil yang layak dalam perdagangan riil, dan pengujian balik selama periode dua puluh tahun menunjukkan bahwa mereka akan menikmati hasil yang menguntungkan setidaknya enam belas dari dua puluh tahun yang diuji. Ini telah menunjukkan rasio reward-to-risk sekitar 1,7 dan persentase pemenang sekitar 45, sementara faktor keuntungannya hampir 1,4. Namun, penarikannya bisa panjang Penarikan terpanjang yang terlihat di bawah pengujian balik lebih dari 1000 hari. Rasio profit-to-drawdown saat menggunakan strategi ini serupa dengan saham beli-dan-holding, dan selama pengujian kembali, rasio tersebut berkisar 0,35 dengan total return lebih dari 500 selama dua tahun back-test . Manajemen risiko untuk strategi perdagangan multicurrency menggunakan ME Dengan mengetahui nilai MFE dan MAE rata-rata, trader forex dapat memprogram sistem mekanika multicurrency untuk keluar dari perdagangan pada target keuntungan atau titik stop-loss yang ditentukan dengan menambahkan jumlah pips yang dihitung di luar batas maksimum Excursion Excursion atau Maximum Adverse Excursion values. Rata-rata, agar bisa menang seiring waktu sistem trading forex harus mencapai tujuan keuntungan lebih sering daripada menyentuh level exit stop loss. Misalnya, jika sistem saya melihat MAE rata-rata 35 pips dan rata-rata MFE 55 pips, ada peluang yang dapat diperdagangkan. Target keuntungan dapat diproyeksikan untuk 50 pips, yaitu 5 pips kurang dari MFE, dan stop-loss exit dapat ditetapkan pada 30 pip, yaitu 5 pips di luar MAE. Mengenai perancangan sistem, penting untuk memprogram sistem perdagangan untuk menentukan target keuntungan dan titik stop-loss sesuai dengan volatilitas daripada menetapkan jumlah pips yang tetap. Volatilitas membantu menentukan titik keluar untuk perdagangan multicurrency Seperti yang telah disebutkan sebelumnya, sistem perdagangan mekanis dapat dengan mudah menggunakan Average True Range (ATR) sebagai alat yang bergantung pada volatilitas untuk menghitung MAE dan MFE untuk menetapkan titik keluar. Sistem menentukan harga masuk plus atau minus persentase dari ATR yang dapat diterapkan sesuai dengan analisis ME. Untuk memiliki sampel yang cukup besar, saya biasanya mengatur ATR untuk menghitung frame 15 atau 20 sebelumnya. Misalnya, selama pasar ketika EURUSD bergerak rata-rata sekitar 100 pips per hari, sistem harus menghitung titik keuntungan target dan titik stop-loss berdasarkan volatilitas saat ini dan analisis ME. Jadi, jika sebuah perdagangan bergerak dengan arah yang baik untuk 55 pips, dan jika ATR saat ini adalah 85 pips, pergerakannya tidak dilaporkan sebagai 55 pips, MFE dilaporkan sebagai 64,7 dari ATR. Seiring waktu, saya telah melihat bahwa MFE untuk empat pasangan mata uang utama EURUSD, GBPUSD, USDJPY dan USDCHF nampaknya berfluktuasi di sekitar nilai MFE sekitar 60 dari ATR, dan MAE rata-rata sekitar 40 dari ATR untuk entri biasa setelah 15 periode waktu. Untuk menyesuaikan hasil trading forex sesuai dengan volatilitas, sistem perdagangan mekanik dapat menetapkan target keuntungan dan titik stop-loss pada tingkat yang berbeda-beda. Sebagai contoh, sistem dapat menetapkan titik keluar target keuntungan pada 55 nilai ATR dari titik masuk, bukan pada nilai penuh MFE 60. Dan, volatilitas mungkin memerlukan pengaturan titik keluar stop-loss pada 45 nilai ATR Di luar titik masuk, tidak di 40 dari ATR. Namun, sistem ini cenderung mencapai tingkat keuntungan target lebih sering daripada tingkat stop-loss, dan pemenang harus lebih besar asalkan target keuntungan ditetapkan lebih besar daripada stop-loss. Untuk semua perdagangan, jumlah pips yang dihitung untuk target keuntungan dan stop-loss selalu didasarkan pada volatilitas pada saat perdagangan, seperti yang tercermin dari ATR. Saat sinyal muncul, sistem perdagangan memeriksa nilai ATR saat ini, lalu menghitung jumlah pastinya yang tepat untuk mencapai tingkat keuntungan dan stop-loss target. Sebagai contoh, anggap ada sinyal untuk bertahan lama di EURUSD, dan ATR saat ini berada pada 100 pips. Jadi, target profit point akan berada di 55 pip atas harga masuk (55 dari nilai ATR). Dan, stop loss akan berada di 45 pips di bawah harga masuk (45 dari ATR). Beberapa pemikiran lagi tentang Ekspektasi Matematis Ekspektasi matematis pada umumnya lebih rendah untuk perdagangan pendek, dan beberapa pedagang telah melihat Saya meningkat sebanyak delapan belas bar setelah pembukaan, kemudian membusuk pada saat ayunan harga sebanyak delapan puluh bar setelah dibuka. Untuk perdagangan yang panjang, ME umumnya memiliki masa pakai yang lebih lama, dengan nilai yang dapat meningkat dengan cepat hingga periode ketigapuluh, dan kemudian berlanjut perlahan sampai sekitar 75 periode waktu. Dengan menggunakan sistem ini, durasi perdagangan rata-rata saya sekitar 25 hari. Keuntungan terbaik saat melakukan trading EURUSD, GBPUSD, USDJPY dan USDCHF nampaknya akan bertambah sekitar 30 periode waktu. Jika pergerakan yang baik terus berlanjut melewati titik rata-rata itu, kemungkinan besar bahwa beberapa jenis bias mendasar di pasar memperpanjang pergerakannya. Singkatnya, strategi trading forex multicurrency dasar ini mengambil keuntungan dari positif, tinggi yang saya bagikan di empat pasangan mata uang utama. Entri, target keuntungan dan titik stop-loss semuanya didasarkan pada ME. Bila indikator Mathematical Expectation memprediksi keberhasilan, empat pasangan mata uang utama 8212 EURUSD, GBPUSD, USDJPY dan USDCHF dapat berhasil diperdagangkan baik secara bersama-sama maupun terpisah. Sudahkah anda mencoba ME di tradingComparing Backtesting dan live trading system execution: Setelah satu juta trading, trader Systematic hampir selalu menggunakan backtesting untuk menilai kinerja algoritma trading yang lalu. Ini adalah alat yang sangat berharga karena memungkinkan kita untuk mendapatkan gagasan tentang bagaimana algoritma perdagangan akan dilakukan di masa lalu tanpa harus benar-benar menukar sistem dalam jangka waktu yang lama. Namun, keseluruhan kegunaan backtesting bergantung pada seberapa baik simulasi tersebut menghasilkan kinerja masa lalu dan oleh karena itu terbuka terhadap banyak jebakan yang muncul dari beberapa masalah praktis. Karena hal tersebut di atas sangat penting untuk melakukan perbandingan livebacktesting dimana periode live traded dibandingkan dengan backtest pada periode yang sama persis untuk melihat apakah hasil 8211 terlepas dari apakah mereka memiliki hubungan positif atau negatif 8211. Pada posting hari ini saya ingin membahas analisis konsistensi livebacktesting yang telah saya buat dengan menggunakan data dari lebih dari 1 juta live trading yang diambil dari lebih dari dua ribu sistem yang diciptakan Asirikuy. Ada beberapa cara di mana backtest bisa membuat masa lalu terlihat lebih baik daripada seperti apa sebenarnya. Dalam real trading biasanya ada likuiditas, timing dan spread concern yang pada umumnya sangat sulit untuk dipertimbangkan dalam backtesting. Dalam data likuiditas perdagangan Forex historis sangat sulit didapat, sementara selip hampir tidak mungkin dihitung karena kecepatan koneksi historis dan waktu respons tidak diketahui. Data Tick dapat meringankan kekhawatiran penyebaran 8211 sebagai data tick termasuk data bidask 8211 tapi ini broker spesifik dan jarang bisa didapat untuk broker tertentu selama lebih dari beberapa tahun. Jika simulasi dilakukan tanpa memperhatikan data di atas 8211 tanpa data likuiditas, dengan asumsi eksekusi sempurna dan dengan spread konstan 8211 maka penting untuk melihat apakah asumsi tersebut benar-benar menghasilkan kecocokan yang dapat diterima antara backtesting dan live trading. Jika salah satu dari asumsi tersebut menyebabkan masalah signifikan maka simulasi perlu dibuat lebih pesimis agar sesuai dengan kenaikan biaya ini. Berkat fakta bahwa kami memiliki ratusan pengguna yang memperdagangkan ribuan strategi perdagangan di akun mereka sendiri, kami dapat mengumpulkan database dengan jutaan perdagangan bersamaan dengan harga masuk dan keluar sebenarnya yang dapat kami bandingkan dengan backtests kami untuk melihat bagaimana Baik simulasi kami mewakili masa lalu. Pertama-tama kita bisa melihat apakah backtesting dan live trading logic kita memang identik dan kedua, kita dapat melihat apakah isu-isu di atas terkait dengan selip dan spread cost memang mempengaruhi trading kita secara signifikan negatif. Kami telah menganalisis total 76.813 sinyal yang telah dieksekusi di banyak akun perdagangan yang berbeda. Untuk setiap sinyal, kami menghitung rata-rata harga masuk dan keluar 8211 menggunakan data dari semua perdagangan yang diambil karena sinyal 8211 dan ini memungkinkan kami memperkirakan berapa banyak entri dan keluar yang menyimpang dengan cara yang menguntungkan atau tidak menguntungkan. Rata-rata deviasi total kami (deviasi terbuka ditambah deviasi dekat, menentukan favorability dengan mempertimbangkan arah perdagangan untuk setiap kasus) adalah -1,37 pips, yang berarti rata-rata setiap perdagangan mengeksekusi 1,37 pips kurang baik daripada yang diantisipasi oleh simulasi kami, ini dapat dibayangkan sebagai pembayaran Selain itu 1,37 pips per perdagangan dalam spread cost. Gambar pertama di posting ini menunjukkan hasil dengan pasangan. Di sini kita dapat benar-benar melihat bahwa untuk 4 dari 6 pasang, kami memiliki penyimpangan yang benar-benar menguntungkan (EURJPY 0,3, EURUSD 0,81, GBPUSD 2,05, USDJPY 1,17), yang berarti bahwa spread yang kami gunakan dalam simulasi kami mungkin merupakan estimasi yang baik untuk simbol dan penundaan ini. Dalam pelaksanaan yang kita dapatkan baik menguntungkan atau cukup rendah karena tidak menjadi masalah secara signifikan. Namun ada dua kasus dengan hasil negatif, yang pertama adalah USDCHF (-1,53) dan yang kedua adalah GBPJPY (-8,78). Dalam kasus pertama, penyimpangan tidak terlalu tinggi, namun pada saat kedua, hasilnya sangat negatif, mungkin sebagian besar alasan mengapa rata-rata utama per perdagangan kita negatif. Alasannya di atas adalah baik karena fakta bahwa GBPJPY jauh lebih tidak stabil sehingga pasangan lainnya dan karena kita menggunakan spread 5 pips untuk simbol ini yang 8211 seperti yang ditunjukkan oleh bukti di atas 8211 yang paling mungkin terlalu rendah. Meski 5 pips berada di atas rata-rata pasar Oanda yang tersebar untuk simbol ini maka tidak memberi cukup ruang untuk kerugian tambahan akibat selip dan pelebaran. Gambar kedua menunjukkan deviasi ketika dibagi oleh perdagangan dibuka pada jam yang berbeda. Jelas bahwa semua jam tidak sama dan bahkan untuk GBPJPY yang sangat negatif tampaknya ada beberapa jam ketika penyimpangan cenderung positif. Anda juga dapat melihat beberapa kasus di mana penyimpangan sangat positif 8211 misalnya perdagangan GBPUSD dibuka pada jam 8 8211 ini terutama terkait dengan fakta bahwa perdagangan yang dibuka pada jam ini telah menghadapi berita positif secara keseluruhan secara kebetulan dan berpotensi juga menghadapi beberapa hal penting Market moving events seperti Brexit atau kartu flash GBP secara positif. Namun, sepertinya tidak mungkin penyimpangan semacam itu akan bertahan dalam jangka waktu yang sangat lama, karena ini mungkin konsekuensi dari kejadian langka ini yang terjadi pada beberapa strategi daripada yang lain hanya dengan keberuntungan belaka. Saya berharap penyimpangan ini menjadi lebih rendah dan lebih rendah sebagai fungsi waktu, memberi kita kurva yang jauh lebih mulus setelah beberapa tahun melakukan perdagangan. Untuk alasan yang sama ini, kita perlu meluangkan lebih banyak waktu dan mengumpulkan lebih banyak data sebelum kita mempertimbangkan tindakan yang mungkin melibatkan penggunaan informasi ini secara langsung (seperti sistem pertambangan yang diperdagangkan pada jam ketika penyimpangan diharapkan menguntungkan). Hal di atas sudah menunjukkan bahwa biaya penyebaran simulasi mungkin perlu ditingkatkan secara signifikan untuk GBPJPY dan mungkin hanya cukup untuk USDCHF. Ini juga menunjukkan bahwa eksekusi kita bagus di seluruh papan 8211 pada kebanyakan simbol karena sebenarnya 8211 dan bahwa simbol likuiditas yang lebih tinggi menunjukkan penyimpangan yang lebih rendah daripada simbol likuiditas yang lebih rendah (tidak mengherankan karena kenaikan biaya ini sebagian besar terkait dengan penundaan pelaksanaan dan penyebaran pelebaran). Kami sekarang telah mengkodekan beberapa skrip untuk melakukan analisis di atas setiap minggu sehingga kami dapat terus memperbarui tab tentang bagaimana sistem kami dijalankan dan apakah simulasi kita sesuai dengan eksekusi tersebut atau tidak. Jika Anda ingin mempelajari lebih lanjut tentang komunitas kami dan bagaimana Anda juga bisa membuat strategi perdagangan algoritmik Anda, pertimbangkan untuk bergabung dengan Asirikuy. Sebuah situs web yang berisi video pendidikan, sistem perdagangan, pengembangan dan pendekatan yang jujur, jujur ​​dan transparan terhadap strategi perdagangan otomatis. Cara Membuat Sistem Perdagangan Mekanis Sejauh ini, kami telah mengajarkan cara mengembangkan rencana trading Anda. Kami juga membahas betapa pentingnya bagi Anda untuk menemukan jenis trader forex Anda. Selanjutnya, kami akan mengajarkan cara menambahkan beberapa daging ke dalam kerangka rencana perdagangan tipis Anda dengan menunjukkan kepada Anda bagaimana menciptakan sistem perdagangan forex. Lebih khusus lagi, kami akan mengajari Anda semua tentang sistem perdagangan mekanis forex. Sistem perdagangan mekanis adalah sistem yang menghasilkan sinyal perdagangan bagi trader. Mereka disebut mekanis karena pedagang akan melakukan perdagangan terlepas dari apa yang terjadi di pasar. Secara teori, ini harus menghilangkan semua bias dan emosi dalam trading Anda, karena Anda seharusnya mengikuti peraturan sistem anda NO MATTER WHAT. Jika Anda melakukan pencarian sederhana di Google untuk sistem perdagangan Anda, Anda akan menemukan banyak banyak orang di luar sana yang mengklaim memiliki sistem 8220Holy Grail8221 yang dapat Anda beli untuk beberapa ribu dolar. Sistem ini konon membuat ribuan pips seminggu dan tidak pernah kalah. Mereka akan menunjukkan kepada Anda bagaimana sistem mereka yang sempurna dan itu akan membuat bola mata Anda berubah menjadi tanda dolar saat Anda duduk di sana dan berkata kepada diri sendiri, "Saya bisa menghasilkan semua uang ini jika saya memberi orang ini 3.000. Lagi pula, jika sistemnya menghasilkan ribuan pips seminggu, saya bisa mengembalikan uang saya dalam waktu singkat.8221 Pelan-pelan koboi. Ada beberapa hal yang harus Anda ketahui sebelum Anda memberi mereka nomor kartu kredit Anda dan membuat dorongan itu untuk membelinya. Yang benar adalah bahwa banyak dari sistem ini DO sebenarnya bekerja. Masalahnya, trader forex kurang disiplin mengikuti peraturan yang sesuai dengan sistem. Kebenaran kedua (apakah ada yang namanya kebenaran kedua) adalah bahwa alih-alih membayar ribuan dolar untuk sebuah sistem, Anda sebenarnya bisa menghabiskan waktu Anda mengembangkan sistem perdagangan mekanis Anda sendiri secara gratis. Dan gunakan uang yang akan Anda belanjakan sebagai modal untuk akun trading forex Anda. Kebenaran ketiga adalah menciptakan sistem perdagangan mekanis yang sulit. Yang sulit adalah mengikuti peraturan yang Anda tetapkan saat Anda mengembangkan sistem Anda. Ada banyak artikel yang menjual sistem, tapi kami tidak melihat apapun yang mengajari Anda cara membuat sistem Anda sendiri. Pelajaran ini akan memandu Anda melalui langkah-langkah yang perlu Anda ambil untuk mengembangkan sistem perdagangan mekanis forex yang tepat untuk Anda. Di akhir pelajaran, kami akan memberi Anda contoh sistem yang digunakan oleh FX-Men agar kami dapat menunjukkan betapa hebatnya kami (Sisipkan tawa jahat di sini.) Tujuan sistem perdagangan mekanis Anda Kami tahu Anda Mengatakan, 8220DUH, tujuan sistem perdagangan saya adalah menghasilkan satu miliar dolar8221 Sementara itu adalah tujuan yang bagus, itu bukan jenis tujuan yang akan membuat Anda menjadi trader forex yang sukses. Saat mengembangkan sistem perdagangan mekanis Anda, Anda ingin mencapai dua tujuan yang sangat penting: Sistem Anda harus dapat mengidentifikasi tren sedini mungkin. Sistem Anda seharusnya bisa menghindari Anda dari whipsaws. Jika Anda bisa mencapai dua tujuan itu dengan sistem trading Anda, Anda memiliki kesempatan yang lebih baik untuk sukses. Bagian yang sulit tentang tujuan tersebut adalah bahwa keduanya bertentangan satu sama lain. Jika Anda memiliki sistem yang memiliki tujuan utama adalah menangkap tren lebih awal, Anda mungkin akan sering dipalsukan. Di sisi lain, jika Anda memiliki sistem perdagangan mekanis yang berfokus untuk menghindari whipsaws, maka Anda akan terlambat dalam banyak perdagangan dan mungkin juga akan kehilangan banyak perdagangan. Tugas Anda, saat mengembangkan sistem perdagangan mekanis Anda, adalah menemukan kompromi antara dua tujuan tersebut. Temukan cara untuk mengidentifikasi tren lebih awal, namun temukan juga cara yang akan membantu Anda membedakan sinyal palsu dari yang sebenarnya. Jika Anda tidak tahu harus mulai dari mana, mampirlah benang Sistem Perdagangan Forex Gratis kami di forum kami. Ton trader forex memposting ide mereka untuk sistem perdagangan, jadi Anda mungkin menemukan satu atau dua hal yang dapat Anda gunakan saat membangun sistem perdagangan mekanis sendiri. Simpan kemajuan Anda dengan masuk dan menandai pelajaran selesai
Keltner-dan-bollinger-band
Pilihan-trading-profit-loss-calculator