Top 100 Forex Handlare Statistik Math

Matematik i handel Hur man bedömer handelsresultat. Om jag kommer att bli lurad av slumpmässighet, är det bättre av den vackra och ofarliga typen Nassim N Taleb. Introduktion Matematik är vetenskapens drottning. En viss nivå av matematisk bakgrund krävs av någon näringsidkaren och detta uttalande behöver inget bevis. Saken är bara. Hur kan vi definiera denna minsta nödvändiga nivå. När hans eller hennes handelserfarenhet växer, breddar han ofta sin eller hennes syn på en hand, läser inlägg på forum eller olika böcker. lägre nivå av läsarnas matematiska bakgrund, vissa tvärtom inspirerar en att studera eller borsta upp sin kunskap inom ett område av rena vetenskaper eller annat. Vi kommer att försöka ge några uppskattningar och tolkningar i denna enda artikel. Om två onda Välj det lägsta. Det finns fler matematiker i världen än framgångsrika näringsidkare Detta faktum används ofta som ett argument av de motsatta komplexa beräkningarna eller metoderna i handel. Vi kan säga igen det handlar om att handel inte bara är förmågan att utveckla handelsregler som analyserar färdigheter utan också förmåga att följa dessa regler disciplin förutom att en teori som exakt skulle beskriva prissättningen på finansmarknaderna ännu inte har skapats för närvarande tror jag att det aldrig kommer att skapas skapandet av teorin upptäckten av matematiska naturen på de finansiella marknaderna i sig skulle innebära död på dessa marknader vilket är en oförklarlig paradox när det gäller filosofi Men om vi ställer frågan om huruvida vi ska gå till marknaden med en inte tillfredsställande matematisk beskrivning av Marknaden eller utan någon beskrivning alls väljer vi det minst onda Vi väljer metoder för uppskattning av handelssystem. Vad är abnormitet för normal distribution. En av de grundläggande begreppen i sannolikhetsteorin är begreppet normal Gaussfördelning Varför heter den som detta Många naturliga processer visade sig vara normalt distribuerade För att vara mer exakta, minskar de mest naturliga processerna, till gräns, till normala di fördelning Låt oss överväga ett enkelt exempel Antag att vi har en likformig fördelning i intervallet 0 till 100 Enhetlig fördelning innebär att sannolikheten att falla något värde på intervallet och sannolikheten för att 3 14 Pi kommer att falla är densamma som fallet 77 min favoritnummer med två sjuder Moderna datorer hjälper till att generera en ganska bra pseudorandom-nummer-sekvens. Hur kan vi få normal fördelning av denna enhetliga distribution? Det visar sig att om vi tar varje gång flera slumpmässiga nummer till exempel, 5 nummer av en unik fördelning och hitta medelvärdet av dessa siffror kallas detta för att ta ett prov och om mängden av sådana prov är bra kommer den nyligen erhållna distributionen att vara normal. Den centrala gränsteorin säger att detta inte bara avser prover som tagits från unika fördelningar, men också till en mycket stor klass av andra fördelningar Eftersom egenskaper med normal fördelning har studerats mycket bra blir det mycket lättare att analysera processer om de är representerade som en process med normal fördelning Men ser är att tro, så vi kan se bekräftelsen av denna centrala gräns teorem med en enkel MQL4 indikator. Låt oss starta denna indikator på ett diagram med olika N mängd provvärden och se det den empiriska frekvensfördelningen blir jämnare och jämnare. En indikator som skapar en normal fördelning av en enhetlig en. Här betyder N hur många gånger vi tog medeltalet av hög 5 jämnt fördelade nummer i intervallet 0 till 100. Vi fick fyra diagram , Mycket liknande i utseende Om vi ​​normaliserar dem på något sätt vid gränsen till en enda skala, kommer vi att få en rad realiseringar av normal normalfördelning. Den enda flygan i denna salva är att prissättningen på finansmarknaderna är mer exakt, prishöjningar och andra derivat av dessa inkrement passar i allmänhet inte in i normalfördelningen. Sannolikheten för en ganska sällsynt händelse till exempel av prisminskning sjunka med 50 på finansmarknaderna är medan låga men fortfarande betydligt högre än vid normal distribution. Därför bör man komma ihåg detta när man bedömer risker på grundval av normal distribution. Quantity Transforms into Quality. Även detta enkla exempel på modellering av normal distribution visar att mängden data som ska bearbetas räknas för mycket Ju mer initiala data det finns, desto mer exakt och giltigt är resultatet Det minsta antalet i provet anses ha överskridit 30 Det betyder att om vi vill uppskatta resultat av Handlar till exempel en expertrådgivare i testaren, mängden handel under 30 är otillräcklig för att göra statistiskt tillförlitliga slutsatser om vissa parametrar i systemet. Ju mer handel vi analyserar desto mindre är sannolikheten att dessa branscher bara glattas Ett inte särskilt pålitligt handelssystem Därmed ger den slutliga vinsten i en serie på 150 branscher fler grunder för att systemet ska kunna användas än ett system estima ted på bara 15 trades. Mathematical Expectation and Dispersion som Risk Estimate. The två viktigaste egenskaperna hos en distribution är matematisk förväntning medelvärde och dispersion Standardnormalfördelningen har en matematisk förväntan lika med noll Vid det är distributionscentret beläget vid noll, Platthet eller branthet av normal fördelning kännetecknas av måttet på spridning av ett slumpmässigt värde inom det matematiska förväntningsområdet. Det är dispersion som visar oss hur värden sprids om slumpmässigt värde s matematiska förväntningar. Matematisk förväntan kan hittas i ett mycket Enkelt sätt För countable sets summeras alla distributionsvärden, den erhållna summen divideras med värdena. Exempelvis är en uppsättning naturliga tal oändliga men kan räknas eftersom varje värde kan samlas med sitt indexordningsnummer För otalbart uppsättningar, integration kommer att tillämpas För att uppskatta matematisk förväntan på en rad affärer kommer vi att sammanfatta alla handelsresultat och dela upp det erhållna beloppet med mängden affärer Det erhållna värdet kommer att visa det förväntade genomsnittliga resultatet av varje handel Om matematisk förväntan är positiv, vinstmedel vi i medeltal Om det är negativt, förlorar vi i genomsnitt. Fig 2 Sannolikhetskalkyl Täthet av normal fördelning. Mätningen av fördelningens fördelning är summan av kvadrerade avvikelser av slumpmässigt värde från dess matematiska förväntan. Denna karakteristik av fördelningen kallas dispersion. Normalt är matematisk förväntan för ett slumpmässigt fördelat värde benämnt MX. Sedan kan dispersion vara beskrivs som DXM XM X 2 Spridningsroten av dispersionen heter standardavvikelse Det definieras också som sigma Det är en normal fördelning med matematisk förväntning lika med noll och standardavvikelse lika med 1 som heter normal eller Gaussisk fördelning. Den högre Värdet av standardavvikelsen är desto mer bytbart handelskapitalet är desto högre är risken om den matematiska förväntan är positiv en lönsam strategi och lika med 100 och om standardavvikelsen är lika med 500 riskerar vi en summa som är flera gånger större för att tjäna varje dollar. Till exempel har vi resultat från 30 branscher. För att hitta den matematiska Förväntan för denna sekvens av branscher, låt oss sammanfatta alla resultat och dela upp det med 30 Vi kommer att få medelvärdet MX lika med 4 26 För att hitta standardavvikelsen, låt oss subtrahera genomsnittet från varje handels s resultat, kvadrat det och Hitta summan av kvadrater Det erhållna värdet kommer att delas med 29 mängden handel minus en Således kommer vi att få dispersion D lika med 9 353 623 Efter att ha genererat kvadratroten av dispersionen erhåller vi standardavvikelse, sigma, lika med 96 71. Kontrolldata anges i tabellen nedan. XM X 2-kvadraten av skillnad. Vad vi fått är den matematiska förväntan lika med 4 26 och standardavvikelsen på 96 71 Det är inte det bästa förhållandet mellan risken och genomsnittshandeln. Resultatet nedan visar det här. Flik 3 Balansgraf för handel Made. We handlar slumpmässigt Z-Score. The antagandet att vinst som uppnåtts till följd av en rad affärer är slumpmässigt ljud sardoniskt för de flesta av handlarna. Har tillbringat mycket tid på att leta efter ett framgångsrikt handelssystem och observerade att systemet hittat har redan resulterat i en viss reell vinst på en ganska begränsad tid, förutsätter näringsidkaren att ha hittat ett riktigt tillvägagångssätt på marknaden. Hur kan han eller hon anta att allt detta var bara en slump. Det är lite för tjockt, särskilt för nybörjare Ändå är det viktigt att uppskatta resultaten objektivt. I det här fallet kommer den normala fördelningen igen till räddning. Vi vet inte vad det kommer att bli varje handelsresultat. Vi kan bara säga att vi antingen får vinst o R möter med förluster - vinster och förluster växlar på olika sätt för olika handelssystem Om till exempel den förväntade vinsten är 5 gånger mindre än den förväntade förlusten vid utlösning av stoppförlust, är det rimligt att anta att lönsamma affärer kommer att råda väsentligt över de förlorande - affärer Z - Score tillåter oss att uppskatta hur ofta lönsamma affärer alterneras med att förlora. Z för ett handelssystem beräknas med följande formel. where N - totalt antal affärer i en serie R - totalt antal serie lönsamma och förlorande affärer P 2 WLW - Totalt antal lönsamma affärer i serien L - Totalt antal förlorade affärer i serien. En serie är en sekvens av plusser följda av varandra till exempel eller minus följda av varandra för Exempel - R räknar mängden av sådana serier. Jämförelse 4 av två serier av vinster och förluster. I Fig 4 ingår en del av vinst - och förlustsekvensen hos expertrådgivaren som tog sig till första plats vid Automated Trading Championship 2006 visas i blått Z-poäng av sitt tävlingskonto har värdet -3 85, sannolikheten för att 99 74 ges i parentes Det innebär att med en sannolikhet på 99 74 hade handeln på detta konto en positiv beroendet mellan dem Z-poäng är negativt En vinst följdes av en vinst, en förlust följdes av en förlust Är detta fallet De som tittade på mästerskapet skulle noga komma ihåg att Roman Rich lade sin version av Expert Advisor MACD som ofta hade öppnats tre branscher som går i samma riktning. En typisk sekvens av positiva och negativa värden för slumpmässigt värde i normalfördelning visas i rött. Vi kan se att dessa sekvenser skiljer sig. Hur kan vi mäta denna skillnad? Z-poäng svara på denna fråga. Sekvens av vinster och förluster innehåller mer eller färre remsor lönsamma eller förlorade serier än vad du kan förvänta dig för en riktigt slumpmässig sekvens utan något beroende av handeln Om Z-poängen är nära noll , Kan vi inte säga att tradesfördelningen skiljer sig från normal distribution. Z-poäng i en handelssekvens kan informera oss om eventuellt beroende mellan på varandra följande branscher. Däri tolkar Z-värdena på samma sätt som sannolikheten för avvikelse från noll av en slumpmässigt värde fördelat enligt standardnormalfördelningsgenomsnittet 0, sigma 1 Om sannolikheten för att det faller ett normalt distribuerat slumptal inom intervallet 3 är 99 74 informerar fallet av detta värde utanför detta intervall med samma sannolikhet för 99 74 oss att det här slumpmässiga värdet inte hör till den här givna normalfördelningen Det är därför som 3-sigma-regeln läses enligt följande ett normalt slumpmässigt värde avviker från dess genomsnittliga med högst 3-sigma-avstånd. Signalen Z informerar oss om typen Av beroendet Plus betyder att det är troligt att den lönsamma handeln kommer att följas av en förlorande en Minus säger att vinsten kommer att följas av vinst, en förlust kommer att följas av en förlust en Få ett litet bord nedan illustrerar typen och sannolikheten för beroendet mellan handeln jämfört med normal distribution. Probability of Dependence. Type dependence. A positivt beroende av handel innebär att en vinst kommer att leda till en ny vinst, medan en förlust kommer att orsaka en ny förlust Ett negativt beroende innebär att en vinst kommer att följas av en förlust medan förlusten kommer att följas av en vinst. Det beroendet som finns kan ge oss möjlighet att reglera storlekar av positioner som ska öppnas idealiskt eller till och med hoppa över några av dem och öppna dem bara praktiskt taget för att se handelssekvenser. Hållbarhetsperiod returnerar HPR. I sin bok använder matematik av pengarhantering Ralph Vince begreppet HPR-innehavsperiodens retur. En handel resulterade i vinst på 10 har HPR 1 0 10 1 10 A-handel resulterat i en förlust på 10 har HPR 1-0 10 0 90 Du kan också få värdet av HPR för en handel genom att dela balansvärdet efter att handeln har stängts Balansera med balansvärdet vid handelens öppnande B alanceOpen HPR BalanceClose BalanceOpen Således har varje handel både ett resultat i pengar och ett resultat uttryckt som HPR. Detta gör det möjligt för oss att jämföra system oberoende av storleken på handlade kontrakt. En av de index som används i en sådan jämförelse är det aritmetiska genomsnittet, AHPR-genomsnittlig innehav period returner. För att hitta AHPR bör vi sammanfatta alla HPRs och dela resultatet med mängden affärer Låt oss överväga dessa beräkningar med ovanstående exempel på 30 affärer Anta att vi började handla med 500 på kontot Låt oss göra en ny table. AHPR kommer att hittas som aritmetiskt medelvärde. Det motsvarar 1 0217 Med andra ord tjänar vi i genomsnitt 1 0217-1 100 2 17 på varje handel. Om så är fallet Om vi ​​multiplicerar 2 17 vid 30 kommer vi att se att inkomst ska göra 65 1 Låt s multiplicera initialbeloppet 500 med 65 1 och få 325 50 Samtidigt ger den reala vinsten 627 71-500 500 100 25 54 Således ger det aritmetiska genomsnittet av HPR inte alltid oss ​​möjlighet att uppskatta ett system korrekt h aritmetiskt medelvärde, introducerar Ralph Vince begreppet geometriskt medelvärde som vi ska kalla GHPR geometriska hållningsperioden, vilket är praktiskt taget alltid mindre än AHPR. Det geometriska genomsnittsvärdet är tillväxtfaktorn per spel och finns med följande formel. där N - Antal transaktioner BalansOpen - Kontoens ursprungliga status BalanceClose - Slutligt tillstånd på kontot. Systemet som har det största GHPR-resultatet kommer att göra den högsta vinsten om vi handlar på grundval av återinvestering. GHPR nedanför betyder att systemet kommer att förlora pengar om vi handel på grundval av återinvestering En bra illustration av skillnaden mellan AHPR och GHPR kan sashken s kontohistoria Han var ledare för mästerskapet under en lång tid AHPR 9 98 imponerar, men den sista GHPR -27 68 sätter allt i perspektiv. RatioEfficiency of investments är ofta uppskattat i form av vinstdispersion Ett av dessa index är Sharpe Ratio Detta index visar hur AHPR minskade med riskfri ränta RFR re Lates till standardavvikelsen SD för HPR-sekvensen. Värdet av RFR är vanligtvis lika stort som räntan på insättning i banken eller räntan på statsskulden. I vårt exempel är AHPR 1 0217, SD HPR 0 17607, RFR 0.where AHPR - genomsnittlig innehavstid återkommer RFR - riskfri ränta SD - standardavvikelse. Skarvförhållande 1 0217-1 0 0 17607 0 0217 0 17607 0 1232 För normal distribution ligger över 99 slumpmässiga värden inom intervallet 3 sigma SD om medelvärde MX Det följer att värdet på Sharpe-förhållandet överstiger 3 är mycket bra I fig 5 nedan kan vi se att om handelsresultatet distribueras normalt och Sharpe Ratio 3 är sannolikheten att förlora under 1 per handel enligt 3 - sigma rule. Fig 5 Normal fördelning av handelsresultat med den förlorande sannolikheten för mindre än 1. Kontot för deltagaren heter RobinHood bekräftar att hans EA gjorde 26 affärer på Automated Trading Championship 2006 utan att förlora en bland dem Sharpe Ratio 3 07. Linjär regression LR Och linjär korrelationskoefficient. Det finns också ett annat sätt att uppskatta handelsresultatets stabilitet. Sharpe Ratio tillåter oss att beräkna den risk kapitalet löper, men vi kan också försöka uppskatta balansen i balansräkningen. Om vi ​​ställer balansvärdena vid Stängning av varje handel kommer vi att kunna rita en trasig linje Dessa punkter kan vara utrustade med en viss rak linje som visar oss den genomsnittliga riktningen av kapitalförändringar Låt oss överväga ett exempel på denna möjlighet med hjälp av balansgrafen för Expert Advisor Phoenix4 Utvecklad av Hendrick. Fig 6 Balansgraf för Hendrick, Deltagaren till det automatiserade handelsmästerskapet 2006. Vi måste hitta sådana koefficienter a och b att denna linje går så nära som möjligt till de punkter som monteras. I vårt fall är x handeln Nummer, y är balansvärdet vid stängning av handeln. Koefficienter av en approximerande rak finns vanligtvis enligt minsta kvadratmetoden LS-metoden Antag att vi har detta rakt med kända koefficienter en db För varje x har vi två värden yxaxb och balans x Avvikelse av balans x från yx kommer att betecknas som dxyx - balans x SSD summan av kvadrerade avvikelser kan beräknas som SD Summ Att hitta den raka med LS-metoden innebär att söka efter en sådan och b att SD är minimal Denna raka benämns även linjär regression LR för den givna sekvensen. Fig 7 Balansvärdesavvikelse från rak y y b. Hvar erhållna koefficienter för rak yaxb med LS-metoden kan vi uppskatta balansvärdet Avvikelse från de hittade raka pengarna Om vi ​​beräknar det aritmetiska medelvärdet för sekvens dx, kommer vi att vara säkra på att dx är nära noll för att vara mer exakt, det är lika med noll till viss beräkningsnoggrannhet grad Samtidigt har SSD Av SD är inte lika med noll och har ett visst begränsat värde Kvadratroten i SD N-2 visar spridningen av värden i balansdiagrammet om den raka linjen och gör det möjligt att uppskatta handelssystem med identiska värden för den ursprungliga Kontotillståndet Vi kommer att ringa denna parameter LR Standard Error. Below är värden för denna parameter för de första 15 kontona i Automated Trading Championship 2006.LR Standard Error. However kan graden av approximation av balansgrafen till en rak vara mätt i både penningvillkor och absoluta termer För detta kan vi använda korrelationshastigheten Korrelationshastighet, r, mäter graden av korrelation mellan två sekvenser av tal. Värdet kan ligga inom intervallet -1 till 1 Om r 1 betyder det att Två sekvenser har identiskt beteende och korrelationen är positiv. Fig. 8 Positivt korrelationsexempel. Om r -1 ändras de två sekvenserna i oppositionen, korrelationen är negativ. Fig 9 Negativ korrelationsexempel. Om r 0 betyder det att det inte finns något Beroendet finns mellan sekvenserna Det bör understrykas att r 0 inte betyder att det inte finns någon korrelation mellan sekvenserna, det säger bara att en sådan korrelation inte har hittats. Det måste ihågs. I vårt fall har vi för att jämföra två sekvenser av tal, -.Fig 10 Värden av balans och poäng på linjär regression. Då är tabellen representation av samma data. Låt s ange balansvärden som X och sekvensen av punkter på den raka regressionslinjen som Y till beräkna koefficienten för linjär korrelation mellan sekvenser X och Y, det är nödvändigt att hitta medelvärden MX och MY först Då skapar vi en ny sekvens T XM X YM Y och beräkna dess medelvärde som MT cov X, YM XM X YM Y Det funna värdet av cov X, Y heter kovarians av X och Y och betyder matematisk förväntan på produkten XM X YM Y För vårt exempel är kovariansvärdet 21 253 775 08 Observera att MX och MY är lika och har ett värde av 21 382 26 vardera Det betyder att balansen medelvärdet och medelvärdet av passningen är lika. Där X - Balans Y - linjär regression MX - Balans medelvärde MY - LR medelvärde. Det enda som återstår att göra är att beräkna Sx och Sy För att beräkna Sx, vi Kommer att hitta summan av värdena för XM X 2, dvs hitta SSD av X från dess medelvärde. Kom ihåg hur vi beräknade dispersionen och algoritmen för LS-metoden. Som ni kan se är de alla relaterade. Den funna SSD kommer att delas upp med mängden siffror i sekvensen - i vårt fall 36 från noll till 35 - och extrahera kvadratroten av det resulterande värdet Så vi har fått värdet på Sx Värdet på Sy kommer att beräknas på samma sätt I vårt exempel Sx 5839 098245 och Sy 4610 181675.where N - antal transaktioner X - Balans Y - linjär regression MX - Balans medelvärde MY - LR medelvärde. Nu kan vi hitta värdet av korrelationskoefficienten som r 21 253 775 08 5839 098245 4610 181675 0 789536583 Detta är under ett men långt ifrån noll Således kan vi säga att balansdiagrammet korrelerar med trendlinjen värderad som 0 79 I jämförelse med andra system lär vi oss gradvis tolka värdena för korrelationskoefficienten på sidan Rapporter av Championship, den här parametern heter LR-korrel Ation Den enda skillnaden som har gjorts för att beräkna denna parameter inom ramen för mästerskapet är att tecknet på LR-korrelation indikerar handelns lönsamhet. Maten är att vi kunde beräkna korrelationskoefficienten mellan balansgrafen och alla raka mot Championship , det beräknades för stigande trendlinje, och om LR-korrelationen ligger över noll, är handeln lönsam Om den ligger under noll, förlorar den ibland. En intressant effekt uppstår där kontorsskor vinst, men LR-korrelationen är negativ. Det kan betyda den handeln förlorar, hur som helst Ett exempel på en sådan situation kan ses hos Aver s. Den totala nettovinsten gör 2 642, medan LR-sambandet är -0 11. Det är sannolikt ingen korrelation, i det här fallet betyder det att vi bara inte kunde döma om Kontoens framtid. MAE och MFE kommer att berätta mycket för oss. Vi är ofta varnade. Klipp ut förlusterna och låt vinsten växa. Titta på slutliga handelsresultat, vi kan inte dra några slutsatser om huruvida protec Stoppavbrott Stoppförlust är tillgängligt eller om vinstfixeringen är effektiv Vi ser bara öppningsdatumet, slutdatumet och det slutliga resultatet - en vinst eller förlust Det här är som att döma om en person vid hans eller hennes födelse - och dödsdatum utan veta om flytande vinster under varje handels liv och om alla positioner som totalt kan vi inte döma om handelssystemets karaktär Hur riskabelt är det Hur uppnådde vinsten Var pappersavkastningen borttagen Svar på dessa frågor kan vara ganska bra Med parametrar MAE Maximal negativ utflykt och MFE maximalt gynnsam utflykt. Varje öppet läge tills det stängs fortlöpande upplever vinstfluktuationer Varje handel nådde sitt maximala vinst och den maximala förlusten under perioden mellan öppning och stängning av MFE visar maximal prisrörelse i en gynnsam Riktning Respektivt visar MAE den maximala prisrörelsen i en negativ riktning. Det skulle vara logiskt att mäta båda indexerna i punkter Howeve r, om olika valutapar handlades, måste vi uttrycka det i pengar. Varje sluten handel motsvarar dess resultatavkastning och två index - MFE och MAE Om handeln resulterade i vinst på 100, MAE når 1000, gör det här Inte tala för denna handel s bästa Tillgängligheten för många affärer resulterade i vinster, men med stora negativa värden för MAE per handel, informerar oss om att systemet bara sätter ut att förlora positioner. Sådan handel är förmodad att misslyckas förr eller senare. På samma sätt värderar MFE kan ge lite användbar information Om en position öppnades i rätt riktning nådde MFE per handel 3000, men handeln stängdes sedan och resulterade i en vinst på 500. Vi kan säga att det vore bra att utveckla systemet med obegränsat vinstskydd Detta kan vara Trailing Stop så att vi kan flytta efter priset om den senare går i en gynnsam riktning. Om kort vinst är systematisk kan systemet förbättras avsevärt. MFE kommer att berätta om detta. För visuell analys att vara mor E bekvämt, skulle det vara bättre att använda grafisk representation av fördelningen av värdena på MAE och MFE Om vi ​​lägger varje handel i ett diagram ser vi hur resultatet har blivit uppnådd. Om vi ​​till exempel tittar på rapporter från RobinHood som vi hade inte några förlorande affärer alls, vi kommer se att varje handel hade en drawdown MAE från - 120 till - 2500.Fig 11 Trades distribution på MAExReturns plan. Dessutom kan vi rita en rak linje för att passa Returns x MAE Fördelning med LS-metoden I Fig 11 visas den i rött och har en negativ lutning minskar de raka värdena när de flyttas från vänster till höger Parameter Korrelationsvinster, MAE -0 59 tillåter oss att uppskatta hur nära de raka punkterna fördelas I diagrammet negativt värde visar negativ lutning på passningsledningen. Om du tittar igenom andra deltagarkonton ser du att korrelationskoefficienten är vanligtvis positiv. I ovanstående exempel säger den nedåtgående lutningen på linjen oss att det tenderar För att få fler och fler drawdowns för att inte tillåta att förlora affärer Nu kan vi förstå vilket pris som har betalats för det ideala värdet av parameter LR Correlation 1. På samma sätt kan vi bygga ett diagram över distributionen av Returns och MFE, samt hitta värdena för korrelationsvinster, MFE 0 77 och korrelation MFE, MAE -0 59 Korrelationsvinster, MFE är positiva och tenderar att vara 0 77 Detta informerar oss om att strategin försöker inte tillåta långa sammanträden ut flytande vinster. Det är mer sannolikt att Vinsten får inte växa nog, och branschen stängs av vinst. Som du kan se, ger distributioner av MAE och MFE oss en visuell uppskattning och värden av korrelationsvinster, MFE och korrelationsvinster, kan MAE informera oss om handelens karaktär, även utan charts. Values ​​of Correlation MFE, MAE, Correlation NormalizedProfits, MAE och Correlation NormalizedProfits, MFE i Championship Participants Reports ges som ytterligare information. Trade Resultat Normalization. In development o F-handelssystem använder de vanligtvis fasta storlekar för positioner. Detta möjliggör enklare optimering av systemparametrar för att hitta dem som är optimala på vissa kriterier. Efter det att ingångarna har hittats kommer den logiska frågan att uppstå. Tillämpas Storleken på de öppnade positionerna är direkt hänförlig till summan av pengar på kontot, så det skulle inte vara rimligt att handla på kontot med 5 000 på samma sätt som det med 50 000. Dessutom kan ett system öppna positioner, Som inte är direkt proportionella Jag menar att en position som öppnades på kontot med 50 000 inte nödvändigtvis skulle vara 10 gånger mer än den som öppnades på en 5 000 deposition. Ställningsstorlekar kan också variera beroende på nuvarande marknadsfas, till resultaten av det senaste Flera branschanalyser och så vidare. Således kan det hanterade systemet för hantering av pengar väsentligen ändra det första utseendet hos ett handelssystem. Hur kan vi då uppskatta effekterna av den tillämpade penningma nagement system Var det användbart eller förstärkt det negativa sidorna av vår handelsstrategi Hur kan vi jämföra handelsresultatet på flera konton som har samma insättningsstorlek i början En möjlig lösning skulle vara normalisering av handelsresultat. Where TradeProfit - vinst per Handla i penningvillkor TradeLots - position storlek partier MinimumLots - minsta tillåtna position size. Normalization kommer att realiseras enligt följande Vi kommer att dela varje handels s resultat vinst eller förlust av positionsvolymen och multiplicera sedan med minsta tillåtna position storlek Till exempel order 4399142 KÖP 2 3 massor USDJPY stängdes med vinst på 4 056 20 118 51 swaps 4 174 71 Detta exempel togs från GODZILLA Nikolay Kositsins konto Låt s dividera resultatet med 2 3 och multiplicera med 0 1 den lägsta tillåtna storleken, Och få en vinst på 4 056 20 2 3 0 1 176 36 och swaps 5 15 dessa skulle vara resultat för storleken på 0 1-storleksstorlek Låt oss göra samma med resultat av alla affärer och vi kommer t Höna får Normaliserad vinst NP. Det första vi tänker på är att hitta värden för korrelationsnormaliserade profiler, MAE och korrelationsnormaliserade profiler, MFE och jämföra dem med de inledande korrelationsvinsterna, MAE och korrelationsvinsterna, MFE. Om skillnaden mellan parametrar är signifikant, tillämpas den applicerade Metoden har sannolikt förändrat det ursprungliga systemet i huvudsak De säger att tillämpning av kan döda ett lönsamt system, men det kan inte förvandla ett förlorande system till en lönsam i Championship. Kontot för TMR är ett sällsynt undantag där förändring av Correlation NormalizedProfits, MFE-värde från 0 23 till 0 63 tillät näringsidkaren att stänga i svart. Hur kan vi uppskatta strategins aggression. Vi kan dra nytta av ännu mer från normaliserade branscher när det gäller att mäta hur MM-metoden tillämpas påverkar strategin. Det är uppenbart att ökande storlekar av positioner 10 Tider kommer att leda till att slutresultatet skiljer sig från den ursprungliga en 10 gånger och vad händer om vi ändrar handelsstorleken inte av en given Antal gånger men beroende på aktuell utveckling Resultaten som erhållits av förvaltningsbolag hanteras vanligtvis med en viss modell, vanligtvis - till ett aktieindex. Betakoefficienten visar hur många gånger kontots insättning ändras jämfört med indexet Om vi ​​tar normaliserade branscher som index, kommer vi att kunna veta hur mycket mer volatila resultaten blev jämfört med det initiala systemet 0 1-lot-branschen. Först och främst beräknar vi kovarians - cov Vinster, Normaliserade Projekt då beräknar vi dispersionen av normaliserade branscher som namnger sekvensen av normaliserade branscher som NP För detta ska vi beräkna den matematiska förväntningen av normaliserade affärer med namnet M NP M NP visar det genomsnittliga handelsresultatet för normaliserade affärer Sedan kommer vi att hitta SSD för normaliserade affärer från M NP, dvs vi sammanfattar NP-M NP 2 Det erhållna resultatet divideras sedan med mängden affärer och namn D NP Detta är spridningen av normaliserade branscher Låt oss dela kovarians mellan syste m under mätning, vinst och det ideala indexet, NormalizedProfits cov Vinster, NormalizedProfits, genom indexdispersionen D NP Resultatet blir parametervärdet som gör det möjligt för oss att uppskatta hur många gånger mer flyktiga huvudstaden än resultaten av originalet handel handlar i mästerskapet i jämförelse med normaliserade affärer Denna parameter kallas pengar som sammanfaller i rapporterna. Det visar på handels aggressionsnivå i viss utsträckning. Varav vinst - handelsresultat NP - normaliserade handelsresultat M NP - medelvärde av normaliserade affärer. LR Standardfelet i vinnarkonton var inte det minsta Samtidigt var balansen för de mest lönsamma expertrådgivarna ganska smidiga eftersom LR-korrelationsvärdena inte ligger långt ifrån 1 0 Sharpe Ratio ljög i princip inom intervallet 0-20 till 0 40 Den enda EA med extrem Sharpe Ratio 3 07 visade sig inte ha mycket bra värden för MAE och MFE. GHPR per handel ligger i princip inom intervallet från 1 5 till 3 vid det , the Winners did not have the largest values of GHPR, though not the smallest ones Extreme value GHPR 12 77 says us again that there was an abnormality in trading, and we can see that this account experienced the largest fluctuations with LR Standard error 9 208 08.Z-score does not give us any generalizations about the first 15 Championship Participants, but values of Z 2 0 may draw our attention to the trading history in order to understand the nature of dependence between trades on the account Thus, we know that Z -3 85 for Rich s account was practically reached due to simultaneous opening of three positions And how are things with ldamiani s account. Finally, the last column in the above table, Money Compounding, also has a large range of values from 8 to 50, 50 being the maximal value for this Championship since the maximal allowable trade size made 5 0 lots, which is 50 times more than the minimal size of 0 1 lot However, curiously enough, this parameter is not the largest at Winn ers The Top Three s values are 17 27, 28 79 and 16 54 Did not the Winners fully used the maximal allowable position size Yes, they did the matter is, perhaps, that the MM methods did not considerably influence trading risks at general increasing of contract sizes This is a visible evidence of that money management is very important for a trading system. The 15th place was taken by payday The EA of this Participant could not open trades with the size of more than 1 0 lot due to a small error in the code What if this error did not occur and position sizes were in creased 5 times, up to 5 0 lots Would then the profit increase proportionally, from 4 588 90 to 22 944 50 Would the Participant then take the second place or would he experience an irrecoverable DrawDown due to increased risks Would alexgomel be on the first place His EA traded with only 1 0- trades, too Or could vgc win, whose Expert Advisor most frequently opened trades of the size of less than 1 0 lot All three have a good smo oth balance graph As you can see, the Championship s plot continues whereas it was over. Conclusion Don t Throw the Baby Out with the Bathwater. Opinions differ This article gives some very general approaches to estimation of trading strategies One can create many more criteria to estimate trade results Each characteristic taken separately will not provide a full and objective estimate, but taken together they may help us to avoid lopsided approach in this matter. We can say that we can subject to a cross-examination any positive result a profit gained on a sufficient sequence of trades in order to detect negative points in trading This means that all these characteristics do not so much characterize the efficiency of the given trading strategy as inform us about weak points in trading we should pay attention at, without being satisfied with just a positive final result - the net profit gained on the account. Well, we cannot create an ideal trading system, every system has its benefits and implications Estimation test is used in order not to reject a trading approach dogmatically, but to know how to perform further development of trading systems and Expert Advisors In this regard, statistical data accumulated during the Automated Trading Championship 2006 would be a great support for every trader. Mathematical Forex Strategies History and Application in Practice. Details Published 19 September 2014 Written by Admin Category Trading strategies Hits 2827.Experienced speculators quite often evaluate the financial markets as random processes and work mainly with probabilities Of course, when the novices learn about this, they also try to apply their memories of the higher mathematics course in trading In result, various mathematical Forex strategies appear. Unfortunately, these solutions lead to a waste of time at best, or large sums at worst The fact is that the mathematical systems normally mean the Martingale, which is the most primitive approach to the management of a rand om process and has nothing to do with complex regression models and statistical calculations. Therefore, since the novices are interested in this topic from generation to generation, today we will look at the advantages and disadvantages of the Martingale as a system First of all, we should recall that this technique came to the financial markets from the casinos, or rather from the gambling houses The exact date of its real practical application is not known, but at rough round evaluation, it appeared at the junction of the 18th and 19th centuries, and has gained wide popularity in the 20th century. In the general case, this is such a strategy in gambling that doubles up after each losing bet until it receives a prize Thus, the player assumes unlimited risk, but can only win an amount equivalent to the initial bet in the series Similar approach has been termed basic Martingale , and inexperienced speculators try to apply it on the market. Important nuances that need to be taken into acco unt when studying the mathematical Forex strategies. Judging by the polls on independent forums, the deposit siphon off is often a consequence of the use of the Martingale Of course, many accuse dealing centers hereafter DC of unfair work, but, in fact, DCs in this situation are honest as ever, and it s trader s own fault Below we ll try to consider the basic mistakes of the newly made mathematicians. The most important and fatal delusion of the theorists is to try to move the principle of the coin or red-black onto the mathematical Forex strategies without amendments and modifications, which is fatally flawed To answer the question of why such an approach is unacceptable, we should again turn to history. Initially, the roulette game had only two fields black and red accordingly, from the point of view of the theory of probability, the outcomes of tossing a coin and bets in the casino were completely identical, i e in each test, the probability of success was 50 The result of this game at a constant bet was the following graph. To compare the conventional example with trading, the initial deposit has been identified in the amount of 100, and the risk per one bet was limited to 1, i e 1 of the deposit It would seem that it is the grail, because theoretically, even without increasing the bet, it can bring a profit But no such luck the colorless zero was later added to the scale of roulette in gambling establishments, which at a distance neutralized such systems, since the probability of a successful outcome became less than 50.Since then, the history of the evolution of the Martingale began, because it has become impossible to stay afloat without an increase in bets Thus, even if we ignore the zero, in the above example 7 consecutive losses were recorded at one sector, which means that if you double the bet after every failure, we get the following sequence of losses 1, 2, 4, 8, 16, 32, 64 In fact, the funds will not be enough even for the opening of the last series. Where the Martingale shows better results in the casino or on Forex. So, if we briefly summarize, two features can be formulated for gambling at roulette firstly, the probability of winning in a single test is less than 50 due to zero, and secondly, the outcome of each new test does not depend on past results, i e autocorrelation is absent, unless the institution uses fraudulent schemes. Note that the mathematical Forex strategies are subject to these factors at a greater degree in particular, the role of zero that reduces the probability of winning in the Forex market is played by spread and DC commission, and they are present in every single transaction, regardless of whether it is profitable or unprofitable The figure below shows an example of a random process without doubling transactions, the result of experiments of which is adjusted for the potential loss on the commission. In addition, in most cases, losing trades are countertrend, so a further increase of the lot against the prevailin g trend only exacerbates the situation This situation is a consequence of the above-mentioned autocorrelation, when every new values of the row depend on the preceding, which creates a lot of problems when searching for repetitive signals Thus, the Martingale in the financial markets in its pure form is not acceptable. Mathematical Forex strategies in practice. As already made clear from of the experiments, the idea of using a basic Martingale should be dropped immediately, but if you look closely, you ll find out that this approach can still be used on two occasions, the first of which is addition to the existing system. Suppose that a trader has some profitable system you can take any from the Trading Strategies section as an example , which provides unambiguous rules for making deals and setting stop-losses, but the expectation of which does not satisfy the speculator To solve this problem, mathematical Forex strategies come to the rescue. In the first stage of the algorithm optimizatio n, it is necessary to collect statistics on working out the signals for the main system over a long period six months or more The average length of a series of losing orders and the longest series of losses are further calculated In this case, the cost of spreads and commissions should also be considered in the financial result. At the final step, you need to choose the parameters for risk management, which become relevant as soon as the average series of losses was recorded for example, if the average probability to fix four consecutive stop-losses in the system is low, then it is reasonable to increase the volume after three losing orders in the new deal At that, multicoefficient does not have to be a double, it is permissible to use more conservative options as well. The figure above shows a second variant of application of the Martingale, i e averaging in the area of the signal appearance In this case, it is assumed that the first order is opened by the minimum volume, after which th e deal volume is incremented as the price moves against the position. In this case, the stop-loss is set simultaneously with the first order, and the risk of an aggregate position including averages should not violate the rules of money management In all other cases, topping the lot with the multiplication would result in the account siphon off and can t be called full-fledged strategies Source Dewinforex. OANDA Forex Forum.78 interest in the West Texas Oil CFD This is scam. APR16 future contract last price is 33 58 APR16 future contract last trading day LTD is 2016-03-18 So there are 24 days left till rollover. OANDA s spot price is 31 40 OANDA s mid interest-rate is 77 4.By 2016-03-18 OANDA s spot and ICE futures prices should converge. Now the math part, please correct me if I m wrong. Actually futures market is implying even higher interest rate than set by OANDA. If they were caculating interest rates as you do they should be paying that 77 interest for short positiions and they are not, they taking a 76 interest rate instead And do you really think Oanda is buying or selling futures contracts for the CFDs their customers trade. They use futures only as a reference price, its a market maker, a scam market maker broker right now, taking advantage of all newbies around I dont seriously trade with Oanda by the way, I have little money here, but I can t look the other way. Edited BugsyMalone Feb 22, 2016 14 41 07. 7 Feb 22, 2016 16 14 52.78 interest in the West Texas Oil CFD This is scam. I will repeat it once again you shouldn t be trading financial derivatives if you re not capable of understanding it s underlying math Also you re not right about having to pay for the short WTI Crude position in the current market situation. I really doubt you trade seriously anywhere else because you lack basic knowledge of financial markets. With regard to newbies, in my own opinion they should refrain from leveraged trading at all This game is not for newbies. IMHO OANDA should spend more time educating their customers about things that actually matter instead of spreading propaganda on Twitter and creating useless tools on fxLabs like Top 100 Forex Traders Statistics This is to avoid situations like we had here today with BugsyMalone. Edited laurinkus Feb 22, 2016 16 23 28. 8 Feb 22, 2016 18 28 09.78 interest in the West Texas Oil CFD This is scam. laurinkus I will repeat it once again you shouldn t be trading financial derivatives if you re not capable of understanding it s underlying math Also you re not right about having to pay for the short WTI Crude position in the current market situation. I really doubt you trade seriously anywhere else because you lack basic knowledge of financial markets. With regard to newbies, in my own opinion they should refrain from leveraged trading at all This game is not for newbies. IMHO OANDA should spend more time educating their customers about things that actually matter instead of spreading propaganda on Twitter and creating useless tools on fxLabs like Top 100 Forex Traders Statistics This is to avoid situations like we had here today with BugsyMalone I think you dont know what a CFD is and what a market maker is. Oanda dont buy or sell in the futures market, is a MARKET MAKER, the futures market is just a reference to set the price of the CFD. The 78 interest has no justification, is a scam Oanda DON T BUY OR SELL in the futures market. The FCA already knows about it, will see what they answer. One thing is clear, if they can t offer this CFD with a reasonable interest rate, they should not being offering it. I trade in the futures, options and stock market with Interactive Brokers, thats a serious broker Not like Oanda. Its sad cause Oanda was once a good broker but K destroyed it and the new guy seems to keep the bad work. Edited BugsyMalone Feb 22, 2016 18 36 58. 9 Feb 23, 2016 03 20 54.78 interest in the West Texas Oil CFD This is scam. BugsyMalone Oanda dont buy or sell in the futures market, is a MARKET MAKER, the futures market is just a reference to set the price of the CFD. The 78 interest has no justification, is a scam Oanda DON T BUY OR SELL in the futures market Exactly They set reference price and reference financing rate based on actual market conditions It doesn t matter whether they hedge your position or not It s up to them to decide how they manage risks associated with your trading Some of it is internalized, some if is hedged somewhere outside, some of it doesn t even need hedging as you will loose your money with them anyway The only thing that does matter to OANDA they have to provide their clients with arbitrage-free pricing Which I believe they are doing quite well. If you believe there is a mispricing in WTI Crude spot price or interest rate, make an arbitrage out of it Short sell with OANDA and hedge it with IB you trade futures, right Pocket in cost-of-carry difference If you can I don t think you can. There is no such thing as reasonable or unreasonable interest rate There i s a market and you either accept it s conditions or you don t. I reckon you still don t understand how CFD Spot pricing works That s your main problem The other problem is that you are not even interested in understanding it You just keep screaming scam. Math is clearly not one of your friend But it should be. Edited laurinkus Feb 23, 2016 06 27 47. 10 Feb 23, 2016 11 44 10.78 interest in the West Texas Oil CFD This is scam. laurinkus BugsyMalone Oanda dont buy or sell in the futures market, is a MARKET MAKER, the futures market is just a reference to set the price of the CFD. The 78 interest has no justification, is a scam Oanda DON T BUY OR SELL in the futures market Exactly They set reference price and reference financing rate based on actual market conditions It doesn t matter whether they hedge your position or not It s up to them to decide how they manage risks associated with your trading Some of it is internalized, some if is hedged somewhere outside, some of it doesn t even need he dging as you will loose your money with them anyway The only thing that does matter to OANDA they have to provide their clients with arbitrage-free pricing Which I believe they are doing quite well. If you believe there is a mispricing in WTI Crude spot price or interest rate, make an arbitrage out of it Short sell with OANDA and hedge it with IB you trade futures, right Pocket in cost-of-carry difference If you can I don t think you can. There is no such thing as reasonable or unreasonable interest rate There is a market and you either accept it s conditions or you don t. I reckon you still don t understand how CFD Spot pricing works That s your main problem The other problem is that you are not even interested in understanding it You just keep screaming scam. Math is clearly not one of your friend But it should be I did roll overs several times in the futures market and I can say that never costed me an equivalent of a 78 anual interest rate Never Yes, it is a SCAM that Oanda is offering a CFD with this interest rate. Because Oanda targets newbie traders and because they dont buy or sell in the futures market so they taking for themselves this 78 interest rate. Edited BugsyMalone Feb 23, 2016 11 45 58.Experienced Pro Traders.78 interest in the West Texas Oil CFD This is scam. Board footer.1996 - 2015 OANDA Corporation All rights reserved OANDA , fxTrade and OANDA s fx family of trademarks are owned by OANDA Corporation All other trademarks appearing on this Website are the property of their respective owners Leveraged trading is high risk and not suitable for all You could lose all of your deposited funds Promotions and claims only applicable to self-directed retail trading Please refer to our more detailed risk warning Trading off-exchange foreign exchange on margin carries a high level of risk and is not suitable for all investors Trading through an online platform carries additional risks Please refer to our more detailed Risk Warning, and NFA s FOREX INVESTOR ALERT. D ay Trading Income Potential For Forex Traders and CFD Traders. How much money will I make trading Forex is the question I am going to answer in this article. I have posted another article, Position Sizing For Forex Traders and CFD Traders that serves as the basis on the position sizing that will be used in this article If you find that the assumptions in the sections below are too conservative to your taste, you can check out that article for the reasons behind. This article is long so get yourself a cup of coffee or tea, or energy drink, or whatever and take your time to read it. The Importance Of Patience. Many forex traders and CFD traders think that they need exceptional luck to make big bucks trading forex That is not true To make good money trading forex consistently, all you need is a half decent trading strategy with matching trading capital You may not start out with enough capital to make a lot of money in the beginning, but that is not important What is important is that you have to be consistent in executing your trading strategy so that you can accumulate enough trading capital. In a sense trading forex and CFDs with very small starting capital is like the professional poker scene Majority of the professional poker players learn their skills from trading tiny bet size tables They do not play just a few times or even a few hundred times at those tables to gather their initial stakes for buy-ins to the major poker tournaments They played thousands of hands to accumulate both experience and bankroll. These professional poker players can make a decent living by continue playing poker games at tables both real ones and online ones offering bigger bet size But some of them would choose to enter major tournaments to see if they can get a big break Those who enter the major tournaments using all the money they gathered for the buy-in may not be able to take home any prize money, hence losing all the gains and have to start all over again. In this case, those poker play ers are doing the same thing like the forex and CFD traders who raise their position size significantly disregarding the risk of losing everything in the trading accounts If things work out, of course, the trader would be looking at a significant boost in the available capital to trade with Well, if things do not work out in the trader s favour, this trader has to start all over again. There is no absolute right or wrong in a situation where raising the position size so much that the risk of losing all the money in the trading account becomes a real possibility Every market scenario unfolding in real-time are different That is the probabilistic nature of the markets Just make sure 1 you understand the possibility of losing the account is real and possible, 2 you have considered the consequence, and most important of all, 3 prepared mentally to handle the negative outcome. Before you get to the point of facing this decision, however, you have to have the patience to grind through the bank roll accumulation process. Power of Scalability. Forex and CFD trading offer the most flexible position sizing options available to small traders Hence it is possible to increase position size steadily to improve overall performance Following is the projected performance of a trader trading euro dollar multiple times a day with average profit of 20 pips per trade expectancy and that the trader would adjust his position size every 100 trades. Notice that in the beginning the profit per trade is expected at 6 It is a small amount And many people who do not have experience trading would have the urge to increase their position size quickly so that they can make more money faster The problem is that increasing position size too quickly will easily ruin the account if it is not done properly Hence, focus on the the potential and stick to a plan that is reasonable and doable is always better than rushing towards the finish line. Given the example above, which is not that remote for many day trad ers who pay attention to the price movement closely, a day trader who do 3 to 5 trades a day will likely reach 100 trades within a month or two A very consistent trader having a stable strategy and following this plan with no accidents and no deviation from the execution of the plan, would be able to accumulate an ending balance by the end of the year or by the end of the 600 trades would be 48,500.I leave out the calculation on next few levels of position size from the table If you are paying attention, you will be able to figure that out easily You will also be able to figure out the profit potential the same way. This is the power of scalability The very same trading strategy that generates only 6 per trade on average in the beginning can also generate 264 per trade on average when it is executed with position size of 132,000 instead of the original 3,000 A position size of 132,000 is not a big one in the forex markets at all Moving positions of size 300,000 to 500,000 is also not a problem during busy market hours Beyond that, you will have to think about your impact on the market with your orders in illiquid conditions. Liquidity And Slippage. I just show you a very simple growth plan trading forex It exists and it is possible to do it It may take you 6 months It can take you 3 years The time needed to get to the point where you have a decent size trading account varies depending on the person It is not something you can rush. Just remember that by the time you get to the point of 200,000 position size, you need to stop increasing your position size at the prescribed rate You have to start working on strategy that enables you to trade even bigger position size, or, diversify into trading other forex pairs. Why diversify from a winning strategy when it is working so well. The problem lies in the fact that the approach which works with small account size are mainly scalping strategies Some people call that trading the flow It enables you to get a piece of the action in the market and works very well up to certain extend Such strategies will have execution problem if you try to do it in large scale Slippage becomes a very real problem when your average profit is just 20 pips and that slippage eats into that by 5 pips or more. Depending on the brokerage you use and also the exact strategy you are using, you may be able to push the position size larger but eventually at 500,000 range you will have to deal with the liquidity issue still It is better to resolve the problem by keeping your current strategy to work on a reasonable size so that you have capital allocated for diversification into trading other forex pairs and or strategies. Consider the transition from the small account size less than 50,000 to reasonable account size or trading capital up to about 200,000 as the bottleneck period, it is the the most likely time when a good trader who can turn, say, a 5,000 account, into 30,000 in months, going busted in just a few weeks A trader who can run t he account up 6 times the initial capital is not stupid The trader obviously has done something right The problem, however, is that along the way in accumulating the capital, unlike playing pokers, the trader can easily deviate from his original working strategy to optimize for the current market environment. Even a slight change of a good strategy will drastically modify the risk profile and performance of the strategy In this situation, however, the trader most likely does not even know he is drifting away from his working method because relaxed money management can often get away in certain market conditions that are more forgiving Hence it is important for the trader to make sure the trading plan is followed properly. If the trading plan is followed rigorously but the performance is still slipping, it is important to give yourself time by reducing the position size and observe objectively if the strategy is no longer working, or, it is just one of those periods where the method has a tough time making money. By keeping your original strategy to trade at a reduced position size, you get to give yourself some room to test out new strategies For example, if you successfully traded your account from 1,000 to 25,000, you may consider lowering your position size to base on just 15,000 Then use the other 10,000 as your capital for testing new strategies. It is best to keep the position size as small as possible for the new strategies This time, however, you are not cash strapped to just the 1,000 you start with You can try out multiple strategies with say 2,000 behind each experiment As long as you are doing this carefully like how you first started, this will speed up your process in finding new ways to trade your account more efficiently. Many professional day traders trading forex make only 50 to 60 pips a day net on average It is not that much at all They do not scalp that often as it is easier to maintain multiple positions trading the swings The take home profit per u nit traded stays approximately the same as trading the flow although with few trades The reason for the similarity in performance is that capturing swing profits require relatively larger risk per trade which is not feasible with very small trading accounts. These traders are making decent amount of money because they are doing it with size Yet, we seldom hear or read anyone telling this simple truth to the beginners It is their hard earned wisdom I guess not that many people like to share this. Those home runs we hear people keep talking about are the glory trades They are also talking points in social gathering but they are not the norm Beginners often confuse that these glory traders are the reasons why some traders can make it big The glory trades are just frosting on top of a sustainable trading career They are done on the side with limited risk and usually do not affect the daily trading routines of these traders. The secret to trading forex successfully for most retail traders is t o start small and learn to trade the flow After accumulating enough capital, the trader will have to learn the next set of skills to master swing trading, even if the timeframe is just day trading By then, the trader will be able to carry decent position size, making it possible to make a good living off the trading profits. The income potential of trading forex and CFDs is not that different from trading the emini S P see Day Trading Income Potential For Index Trader with similar trading capital The difference, however, lies in the transition issue mentioned above. Traders trading the emini S P index futures do not suffer from this problem in general because of its better liquidity at each smallest price increment probably one of the best markets in this aspect and non-directional volatility allowing efficient scalping. Traders trading forex can start out with smaller account size and have the advantage of being able to trade smaller position size and easier to scale up the positions wit h very small incremental size but have to deal with the slippage issue later if their trading style depends heavily on very small profit targets. No one can speed up the process of evolving from trading the flow to trading the swings for you You need the experience yourself so that you can handle changes to the trading environment in the future without going into a panic As I mentioned many times in my other writings, it takes personal growth to make you a consistently profitable trader. Math Fx Pro Review. In this post I will be reviewing the Math Fx Pro forex robot The first thing to mention is that the Math Fx Pro is a fully automated forex trading system and has AMAZING verified LIVE results published on the website via MyFxBook Claims on the site that it can make an average 2000 profit gain from trading forex market every year are backed up by these verified live account results They have even made withdrawals from the real trading account and banked a lot of profit It is always a re lief to see a vendor put their money where their mouth is and with such fantastic amount of money being made by this robot I am actually quite surprised they made it commercially available Perhaps they want to help those forex traders who are looking for a reliable fully automated trading system and why wouldn t they want to make more money. Math Fx Pro Live Results Statistics. Math Fx Pro Live Results Statistics 2.Math Fx Pro Trading Strategy. The Math Fx Pro forex robot was developed by a team of experience developers who started out in 2002 so they have been in the game a long time and know the ins and outs of coding automated forex trading systems This again is evident with the live results that show they made a cool 2,000,000 profit with relatively low risk and low draw downs The strategy is based on mathematical calculations derived from the existing price movement. Math Fx Pro Live Results Statistics 3.Math Fx Pro Back Testing. There are no back tests shared on the Math Fx Pro websit e by the developer but they are not really needed when you see how well it is performing live. Math Fx Pro Verified Live Results. Math Fx Pro Summary. Math Fx Pro is for the more serious forex trader who wants to make a lot of money on auto-pilot It is suitable for beginner forex traders as it does not require any experience or a large trading account to start using it It comes with clear instructions for a 5 minute set and forget process, so it is suitable for anyone whatever your trading experience level There isn t much else to say about the Math Fx Pro forex robot as the results speak for themselves There is a 60 day money back guarantee if it does not perform well but I cannot see any reason at this point as to why it would not If you have been looking for a reliable and accurate forex robot then look no further than the Math Fx Pro automated forex trading system.