K Ratio Trading System

Qué sistema más alto devolver el índice de Megan por Oscar G. Cagigas Qué sistema generará más retorno Herersquos una métrica que le ayudará a responder a esa pregunta. Cualquier métrica puede evaluar el desempeño de los sistemas de negociación. Estos incluyen la utilidad neta, el factor de recuperación, la relación de Sharpe, la razón K y la rentabilidad ajustada por riesgo. A pesar de que puede utilizar estas métricas para seleccionar el mejor sistema de comercio para usted, los criterios para seleccionar un sistema tienden a ser arbitrarias. Las métricas tales como la razón de Sharpe o la razón de K dan una indicación sobre la pendiente y la suavidad de la curva de la equidad pero donrsquot indican qué sistema es el mejor en términos de funcionamiento monetario. No sólo eso, tenga en cuenta que el sistema con el mejor beneficio neto después de la simulación no es necesariamente el que va a generar una mayor rentabilidad cuando usted realmente el comercio. Otro sistema con menos operaciones en la simulación pero mejores estadísticas podría producir más oficios y un rendimiento superior. Los resultados comerciales reales difieren de las operaciones simuladas porque los diferentes sistemas tienen diferentes períodos de tenencia para operaciones. Los sistemas que generan más operaciones en el mismo período deberían hacerlo mejor (si el resto permanece igual). La relación de Megan, que representa el máximo crecimiento exponencial anualizado de la curva de equidad de un sistema de comercio, es una métrica diseñada específicamente para resaltar el sistema que genera más rentabilidades por año cuando los beneficios son reinvertidos, independientemente del número de operaciones Período, reducción, y así sucesivamente. Esto es especialmente útil para determinar si un filtro específico, que elimina operaciones y, por tanto, beneficios, es beneficioso para el rendimiento del sistema. La media geométrica En términos de retorno absoluto, el mejor sistema es el que tiene la mejor media geométrica. Esto es porque queremos reinvertir los beneficios en el próximo comercio. La media aritmética no tiene en cuenta la reinversión de los beneficios. Por ejemplo, imagine el siguiente conjunto de siete operaciones con un capital inicial de 10.000: El capital final es 12.100 después de una ganancia de 2.100. Podemos expresar cada pérdida de ganancia como un porcentaje del capital disponible antes del comercio. Vemos esto en la tercera columna: Una retención del período de retención (Hpr) de 1,1 es una ganancia de 10 y una Hpr de 0,9818 es una pérdida de 1 - 0,9818 1,82. Si se multiplica la Hpr. Se obtiene la riqueza relativa de la terminal (Twr), un factor multiplicativo (véase el trabajo de Ralph Vincersquos). En este caso, es 1.21. Este factor es el cociente entre capital final e inicial. Este es el número que multiplicamos la cuenta inicial por al final de la secuencia de operaciones. La media geométrica se obtiene tomando la raíz n-ésima de los Twr. N representa el número de operaciones. En este caso, vamos a hacer la séptima raíz de 1,21 - 1,21 (1/7) 1,0276, o una media geométrica de 2,76. Este porcentaje es importante, ya que es el número de multiplicar cada comercio en un promedio. Si hay siete operaciones con una media geométrica de 2,76, puede esperar que el patrimonio final se multiplique por 1,02767 1,21, o una ganancia de 21. Tenga en cuenta que la media media no es el número que estamos buscando. En la secuencia anterior de oficios, la media es de 2,87. Después de siete operaciones con ese promedio, se podría esperar un factor multiplicativo de 1.2187, que supera la ganancia real. Este es un error común. La media media no tiene en cuenta la reinversión de beneficios. La proporción de Megan Di que tienes dos sistemas diferentes para operar. El sistema 1 tiene una media geométrica de 3 y mantiene posiciones durante un promedio de tres días. El sistema 2 tiene una media geométrica de 4 y tiene posiciones durante cuatro días. Cuál es mejor para el comercio verdadero La proporción de Megan le dará la respuesta. Continuación en el número de enero de Análisis Técnico de Stocks amp Commodities Extraído de un artículo publicado originalmente en el número de enero de 2009 de Análisis Técnico de Stocks amp Commodities revista. Todos los derechos reservados. Exposición - Exposición al mercado del sistema de comercio calculada sobre la base de barras por bar. Suma de las exposiciones de barras dividido por el número de barras. La exposición a una sola barra es el valor de las posiciones abiertas dividido por el patrimonio de la cartera. Rendimiento Neto Ajustado al Riesgo - Beneficio Neto dividido por Exposición Rentabilidad Anual - Rendimiento Anual Compuesto (RCA) - esto es Retorno Ajustado al Riesgo - Rentabilidad anual dividida por Exposición Promedio. Ganancia / Pérdida - (Beneficio de los ganadores Pérdida de perdedores) / (número de operaciones) Promedio. Ganancia / Pérdida - (Beneficio de los ganadores Pérdida de perdedores) / (número de operaciones) Promedio. Barras Realizadas - suma de barras en operaciones / número de operaciones Máx. Rebaja de comercio - El pico más alto a la disminución del valle experimentado en cualquier comercio único Max. Disminución del comercio - El pico más alto a la disminución porcentual del valle experimentado en cualquier comercio único. Sistema de reducción - El pico más grande a la disminución del valle experimentado en cartera de valores Max. - El pico más alto a la disminución del porcentaje del valle experimentado en equidad de la cartera. Factor de la recuperación - beneficio neto dividido por el máximo. Sistema de reducción CAR / MaxDD - Compound Annual Return dividido por Max. Descenso del sistema RAR / MaxDD - Rendimiento Ajustado al Riesgo dividido por Max. Drawdown del sistema Factor de ganancia - Beneficio de los ganadores dividido por la pérdida de los perdedores Ratio de rentabilidad - Promedio de ganancia promedio / pérdida promedio Error estándar - El error estándar mide el nivel de equidad. Cuanto más bajo mejor. Risk-Reward Ratio - Medida de la relación entre el riesgo inherente a la negociación del sistema en comparación con su ganancia potencial. Más alto es mejor. Calculado como pendiente de la línea de equidad (rendimiento anual esperado) dividido por su error estándar. Índice de úlcera - Raíz cuadrada de la suma de las tiradas al cuadrado dividido por el número de barras Índice de rendimiento de la úlcera - (Beneficio anual - beneficio de las notas de Tresury) / Indice de la úlcera Índice de rendimiento superior. Actualmente, el beneficio de las notas de tresuros se codifica en 5.4. En la versión futura, habrá configuración de usuario para esto. Sharpe Ratio de operaciones - Medida de riesgo ajustado retorno de la inversión. Por encima de 1,0 es bueno, más de 2,0 es muy bueno. Más información www. stanford. edu/ wfsharpe / art / sr / sr. htm. Cálculo: se calcula el primer porcentaje medio de retorno y la desviación estándar de los retornos. Entonces estas dos figuras se anualizan multiplicando por la proporción (NumberOfBarsPerYear) / (AvgNumberOfBarsPerTrade). A continuación, se resta la tasa de rendimiento libre de riesgo (actualmente codificada en forma 5) del rendimiento medio anualizado y luego se divide por la desviación estándar anualizada de los rendimientos. K-Ratio - Detecta la inconsistencia en los retornos. Debe ser 1.0 o más. La mayor proporción de K es el retorno más consistente que puede esperar del sistema. Pérdida de regresión lineal de la línea de equidad multiplicada por la raíz cuadrada de la suma de las desviaciones cuadradas del número de barras dividido por el error estándar de la línea de equidad multiplicado por la raíz cuadrada del número de barras. Esta ventana (accesible desde el botón Informe en la ventana de análisis automático) proporciona información muy útil sobre el rendimiento de un sistema comercial bajo la prueba. La información incluida aquí se puede personalizar mediante el diálogo de configuración de prueba del sistema. Explicación de los valores: Beneficio total neto: Es la ganancia / pérdida total realizada por la prueba. Incluye el valor cerrado de la posición abierta (si existe). Retorno por cuenta: Es la ganancia / pérdida total como porcentaje de la inversión inicial. Total de comisiones pagadas: El monto de las comisiones pagadas durante las operaciones. Ganancia / pérdida de posición abierta: Valor cerrado de la posición abierta que existía al final de la prueba. Ganancia Buy-and-hold: La ganancia / pérdida total realizada por la estrategia buy-and-hold (incluyendo la comisión). Retorno de compra y retención: El retorno total de la estrategia de compra y retención como porcentaje de la inversión inicial. Barras en prueba: El número de barras probadas (Resumen general muestra la suma del número de barras en todos los símbolos). Días en prueba: El número de días entre la fecha de la primera barra y la fecha de la última barra (el resumen general muestra el promedio aritmético del número de días a través de la población de símbolos bajo prueba) Sistema para comprar y mantener índice: Peor es el sistema en comparación con la estrategia de compra y retención. Un valor de 0 significa que el sistema da el mismo beneficio que la estrategia de compra y retención. Un valor de 200 significa que el sistema da 200 beneficios más que comprar y mantener la estrategia. Un valor de -50 significa que el sistema da la mitad de las ganancias de la estrategia buy-and-hold. Retorno anual del sistema: Rendimiento calculado del porcentaje anual compuesto del sistema (véase la nota) Rentabilidad Anual Anual: Rendimiento porcentual anual compuesto calculado de la estrategia de compra y retención (véase la nota) A la inversión inicial). BampH drawdown: La mayor caída de capital experimentada por la estrategia buy and hold (relativa a la inversión inicial). Max. Sistema: la mayor distancia entre el valor pico de la propiedad y el siguiente valor mínimo experimentado por el sistema. Descenso del sistema: El mayor porcentaje de distancia entre el valor de pico de la propiedad y el siguiente valor de la depresión experimentado por el sistema. BampH drawdown: La mayor distancia entre el valor de pico de capital y el siguiente valor mínimo experimentado por la estrategia de buy and hold Max. Dividendo BampH: El mayor porcentaje de distancia entre el valor de pico de la equidad y el siguiente valor mínimo experimentado por la estrategia de compra y retención. Max. Drawdown de comercio: La mayor distancia entre el valor de pico de capital y el siguiente valor mínimo experimentado por cualquier comercio individual. El porcentaje más alto entre el valor pico de la renta variable y el siguiente valor mínimo experimentado por una sola operación. Número total de operaciones: El número de operaciones (ganadores perdedores) Porcentaje rentable: El número de operaciones ganadoras comparado con el número total de operaciones mostradas como Un porcentaje Ganancia de ganadores / Pérdida de perdedores: Cantidad total de dinero ganado en ganadores / perdido en perdedores. Total de barras en ganadores / perdedores: El número de barras gastadas durante ganar / perder oficios Mayor ganancia / pérdida de comercio: La cantidad de mayor ganador / perdedor de barras en el ganador / perdedor más grande: El número de barras en el mayor ganador / Promedio de ganadores / perdedores: Promedio de ganancias / pérdidas de oficios (suma de ganadores / perdedores divididos por varias operaciones ganadoras / perdedoras) Promedio de barras en ganadores / perdedores: El promedio de número de barras en operaciones ganadoras / perdedoras (total Número de barras en ganadores / perdedores dividido por una serie de operaciones ganadoras / perdedoras) Max consec. Ganadores / perdedores: el mayor número de operaciones ganadoras / perdedoras consecutivas. Bares fuera del mercado. El número de barras para las que el sistema estaba completamente fuera del mercado (no era largo ni corto). Si usted abre y cierra la posición durante un solo día, incluso si usted no tiene ninguna posición abierta en el mercado abierto y ninguna posición en cerca este día NO se considera como fuera del mercado. Intereses ganados: El interés total devengado entre operaciones. Tenga en cuenta que AmiBroker simula O / N (overnight) depósitos. Esto significa que si cerró la posición el lunes y abrió la siguiente el martes usted gana interés por un solo depósito O / N. Exposición: muestra cuánto está expuesto al mercado. Es una relación de barras en el mercado dividida por el número total de barras bajo prueba. (El número de barras en el mercado está dado por el número total de barras menos las barras fuera del mercado) Riesgo ajustado ann. Return: Muestra el retorno anual del sistema (ver nota) ajustado (dividido) por exposición al mercado. Si su sistema ganó 10 más de un año con la exposición de 50 el rendimiento ajustado sería de 20 (10 / 0.5) Ratio promedio de pérdida de ganancia / avg: El valor absoluto de la relación entre el promedio de ganar el comercio a la media perder el comercio Factor de ganancia: Valor de la relación entre la ganancia de los ganadores y la pérdida de perdedores Promedio. Comercio (pérdida del amperio del triunfo). El beneficio comercial medio calculado como suma de ganadores y perdedores dividido por el número de operaciones. Nota: Método de cálculo utilizado para los retornos porcentuales anuales: La mayoría de los programas (incluidos los dos más populares) utilizan un método de anualización muy simple basado en la siguiente fórmula: simpleannualizedpercentagereturn percentagereturn (365 / daysintest) desafortunadamente este método es incorrecto y Muy engañoso ya que le diría que el retorno anual es de 22 cuando su sistema ganó 44 durante dos años. Este valor es demasiado optimista. De hecho, la rentabilidad anual en este caso es de sólo 20: si su inversión inicial fue 10000 usted gana 20 durante el primer año por lo que luego obtener 12000 y 20 el segundo año que le da 14400 (12000 120). Así que después de dos años ganó 44 pero anualmente es sólo 20. AmiBroker es uno de los pocos programas que calcula los rendimientos anuales correctamente y le dará el valor correcto de 20 como se muestra en el ejemplo anterior. La fórmula que AmiBroker utiliza para el cálculo de la devolución anual es la siguiente: correctannualizedpercreturn 100 ((valor final / valor inicial) (365 / daysintest) - 1) donde xy significa aumentar x a la potencia de y. Diferencias conocidas entre las estadísticas producidas por los antiguos y los nuevos backtester (de cartera) Hasta ahora tenemos estas fórmulas mágicas: Un VAMI un gráfico de 1K invertido en algunas acciones frente al número de meses invertido con puntos (xk, yk) donde xkk, el número de la LogVAMI mes un gráfico de logVAMI logVAMI línea de regresión. Y 945 946 x. 946 COVARx, y / SD 2 x Pendiente de la línea de regresión logVAMI Error 2 931 ek 2 / n SD 2 y (1 - r 2) midiendo el error entre el yk y la línea de regresión (Error de Regresión Estándar) 2 931 ek 2 / ( N-2) Error estándar del error de pendiente / SDx sqrt (n-2) y algunos k-Ratios: B K-Ratio (Kestner) (Pendiente de la línea de regresión logVAMI) / n (Error estándar de la pendiente) Son n períodos de retorno en los datos de retorno mensuales. Y k-ratio1 (Pendiente de la línea de regresión logVAMI) / (Error de Regresión Estándar) y k-ratio2 (Pendiente de la línea de regresión logVAMI) / (Error Estándar de la Pendiente) y k-ratio3 Desviación de los errores) Por 10 años de valor de los datos mensuales de XOM, wed obtener esto: Hey k-ratio3 es una nueva Sí, pensé Id tirar que para una buena medida. Hablando de medida: El denominador (para 3) mide la variabilidad de los rendimientos mensuales, es decir, la volatilidad (o desviación típica) de los errores. Es eso bueno que no tengo ni idea. Sin embargo, una vez que consigamos algunos candidatos bien backtest em todos. Si podemos averiguar cómo hacerlo. Creo que todavía estás confundido. Podría ser, pero mi problema ahora es ver qué (si es que) k-ratio es mejor. Por supuesto, tengo que averiguar cuál es su utilizado, por lo que busco aquí y encontrar. Entre otros comentarios. Ive desarrollado una nueva medida, la razón K, que mide el rendimiento mediante el examen de la consistencia de los retornos con respecto al tiempo en palabras Kestners. La razón K es una medida de rendimiento sin unidad que puede compararse entre mercados y períodos de tiempo. Los comerciantes deben buscar estrategias que produzcan relaciones K superiores a 0,50. Detecta la incoherencia en los retornos. Debe ser 1.0 o más. Cuanto mayor sea la relación K, más consistente será la rentabilidad que puede esperar del sistema. Así que vas a probar las diferentes proporciones, sí. Yo estaba pensando que debemos mirar un período de 5 años (como Kestner sugiere), evaluar las relaciones, a continuación, mirar la proporción subsecuente de 5 años. Pero acaba de hacer datos mensuales de 10 años. Sí, bueno ahora voy a hacer 5 años. Primero hacer el más reciente de 5 años, el cálculo de un montón de k-ratios (como se define arriba) para un grupo de acciones. Entonces bien hacer los últimos 5 años y ver cómo cada relación ha cambiado. Cómo va a hacer que yo estaba pensando en calcular el porcentaje de cambio, de un período de 5 años a la siguiente. Esto es lo que obtengo por un montón de acciones, la mayoría de las cuales son acciones de DOW: Uh. Es que la consistencia de un período de 5 años a la siguiente no lo diría. Por cierto, que k-ratio que utilizó para calcular el cambio porcentual Sorprendentemente, los cambios fueron los mismos para todas las ratios. Es decir, k-ratioDec / 03-Dec / 08 / k-ratioDec / 98-Dec / 03 fue la misma para k-ratio1, 2, 3 o Kestners K-Ratio. Usted esperaba eso bien. decir la verdad. No tenías ni idea de que iba a pasar. Desgraciadamente, eso es cierto. Heres otro gráfico bonito: Veamos HD en cada uno de los periodos Dec98-Dec / 03 a Dec / 03-Dec / 08: (Ese es el uno con el más pequeño, 4 cambio.) Hey Tal vez consistente significa consistente sobre un solo 5- Año. Sí, pero eso es mirar hacia atrás y puede proporcionar poca indicación de lo que está por delante. Pero qué pasa con HD. Hubo poco cambio de un período de 5 años a otro. Pero (para usar sus palabras): Usted no tenía idea de que iba a suceder Alas, eso es cierto. Pero no es la K-Ratio supuestamente una alternativa a la razón Sharpe Sí, así que aquí están las comparaciones: los cambios en K-Ratios y Sharpe Ratios: Así que, cuál es la conclusión Cuántas suposiciones me hacen recordar Cuando me dijo wed hablar de Ese Error Estándar de la Pendiente. Bien, nws el tiempo: Heres la idea: Tomamos un montón de observaciones, como y 1. Y 2. Y n Suponemos que estos valores muestrales se toman de algún universo ENORME de valores y. Calculamos algo (bien lo llamamos K), basado únicamente en la muestra. Cuánta confianza debemos colocar en este valor de K como medida del valor de K para toda la población que renuncio. Preste atención. Exemplo 1: Observamos n valores de un retorno de stock: y k. Como las últimas 100 vueltas mensuales. Calculamos el valor medio: My (1 / n) 931 y k. Para ello, calculamos el estadístico t: C t (My - 956) sqrt (n) / sdy donde sdy es la desviación estándar de la muestra de la y observada (Nk-My) 2 / (n-1) Se divide por (n-1) en vez de n Sí, lo mencionamos ya. Los estadísticos hacen esto cuando consideran los valores de y observados como una muestra tomada de una población más grande de valores y. Tipos financieros (a menudo) dividir por n. Por supuesto, hace poca diferencia cuando n es grande, así. Y todo esto es aproximaciones, estimaciones, conjeturas y ilusiones, a la derecha. De todos modos, estaban realmente interesados ​​en esto: Ejemplo 2: Observamos n valores de rendimientos de acciones mensuales en un período de 5 años. Calculamos la línea de regresión logVAMI. Y 945 946 x. Estaban interesados ​​en la pendiente asociada con toda la población de los rendimientos mensuales (no sólo nuestra muestra). Nos preguntamos hasta qué punto 946 mide la pendiente real para toda la población: 946 0. Para ello, calculamos el estadístico t: D t (946 - 946 0) sqrt (n-2) / (Error Estándar de la Pendiente) donde Error Estándar del Error de Pendiente / SDx sqrt (n-2). Como señalamos anteriormente. Huh Eso parece Kestners K-Ratio. Con 946 0 0. Lo hace, no lo hacen De hecho, estaban considerando el valor de (946 - 946 0) y le gustaría saber si debemos esperar que sea cerca de 0. Es decir, preguntamos qué tan confiados debemos ser que : (946 - 946 0) 0.Les consideramos dos conjuntos de datos: un grupo de valores y: y 1. Y 2. Y n y un racimo de valores z: z 1. Z 2. Z m Imagine la distribución de los dos conjuntos de valores. Y sus valores medios. Preguntamos: Están estos dos relacionados? Es decir: Podemos usar Mi para proporcionar una estimación para Mz Qué tal esto si las distribuciones se parecían a esta Figura 2. En la Figura 2 no parecen similares en absoluto. Te gusta Fig. 1 porque las distribuciones se superponen bastante en la Fig. 1, eh Así que nuestra confianza en el uso de la My para estimar Mz dependerá de cuán lejos están. Y los spreads en sus distribuciones. La extensión grande significa la superposición grande, derecha sí. Y medimos la propagación a través de la desviación estándar. Así que vamos a intentar generar alguna Medida de Confianza que incorpore estas nociones: Nuestra confianza será mayor si (My - Mz) es pequeña. También será mayor si las desviaciones estándar son grandes. Id tomar el primer chico y dividir por el segundo chico. Uh. Que miden la falta de confianza. Si 1 es pequeño y 2 es grande, significa que (1) / (2) es pequeño. En la práctica, uno calcula algo llamado la estadística t y comprueba si es pequeño. Obsérvese que, si m fuera algún universo infinito gigantesco (como m 8734) entonces el segundo término en el denominador se desvanecería. Si, entonces, dejamos que Mz 956, se quede con: Huh Que se parece a C. No, los sistemas de compra y venta ofrecen métodos para intercambiar mercados de divisas exentos de emoción y distracción y pueden ser fácilmente utilizados en este momento a través de varias plataformas de prueba traseras como las disponibles de MetaTrader y otros proveedores. MetaTrader también tiene una gran comunidad conectada con usuarios que es posible pedir ayuda y hay un montón de otros sistemas (llamados asesores expertos) que se pueden descargar y probar totalmente gratis. Una vez que usted emplea un sistema, sin embargo, usted necesitará poder investigarlo correctamente para ayudarle a evaluar su capacidad de hacer beneficios futuros. La mayoría de estas métricas pueden calcularse automáticamente debido a su plataforma de negociación. Su curva de crecimiento de la equidad La forma más rápida y más fácil de medir algún tipo de sistema de comercio debe ser el globo ocular su curva de dinero. Si la línea de dinero es errática y parece ser una enorme cara de lotes rocosos, entonces este es realmente un sistema errático. El sistema puede utilizar muchos indicadores, pero en realidad, los resultados pueden ser bastante aleatorios. Sin embargo, en el caso de la línea de equidad es generalmente cerca de perfectamente recta y aumenta casi en algún tipo de línea recta, entonces este sistema es probablemente demasiado bueno ser cierto. Tome una mirada más cercana para cerciorarse de que no es ajuste de la curva o referencias posiblemente Info futuro. Y asegúrese de que no hace uso de una estrategia de dimensionamiento de la ubicación no sostenible como Martingale. La mejor curva de equidad debe ser una serie bastante inclinada hacia arriba que funciona en torno a diferentes condiciones de mercado. CAR es corto para el rendimiento anual compuesto y también se entrega como una especie de porcentaje. Muestra la cantidad que devuelve la cartera al año. Un AUTO alto parece bien, pero no siempre es la mejor métrica para evaluar el rendimiento del sistema ya que no tiene en cuenta el riesgo de ningún tipo. CAR / MDD es una métrica mejor para evaluar el rendimiento del sistema, ya que analiza el porcentaje de crecimiento trimestral dividido con el máximo de reducción. (El Drawdown Máximo describe la caída más alta de la cartera en el patrimonio). Fundamentalmente, cuanto mayor sea esta calificación de CAR / MDD, más suave será esta curva de equidad, así como mejor será el sistema. El factor de beneficio generalmente es una buena medida, ya que divide el beneficio relacionado con los ganadores por la pérdida de perdedores. Es una manera rápida de ver las posibilidades de que el sistema sea lucrativo. La relación riesgo-recompensa puede medirse dividiendo la pendiente de la línea de equidad con el error estándar de la línea de equidad. Es una métrica importante para que pueda calcular el mejor tamaño de posición posible para sólo un sistema. Sharpe es una métrica favorita que se originó por William Sharpe a lo largo de 1966. Describe la cantidad de retorno que recibe de su volatilidad añadida con respecto a la celebración de una compra y venta. Básicamente, cuanto mayor sea esta proporción de sharpe mayor será el sistema. Sin embargo, la relación de Sharpe ha sido objeto de críticas por no reconocer que la volatilidad al alza suele ser más deseable en comparación con la volatilidad a la baja. K-Ratio es una medida popular diferente, además de examinar la consistencia de los activos de retorno en el tiempo. Por lo general, hace un trabajo fantástico de medir el riesgo frente a volver y implica el manejo de una regresión lineal dentro de la curva log-VAMI. Los sistemas de comercio ofrecen una manera de negociar los mercados de divisas libres de emoción y distracción y pueden ser fácilmente utilizados en estos días a través de varias plataformas de prueba de nuevo, como los disponibles de MetaTrader y otros proveedores. MetaTrader también tiene una gran comunidad de usuarios que puede pedir ayuda y hay un montón de otros sistemas (llamados asesores expertos) que se pueden descargar y probar de forma gratuita. Una vez que usted tiene un sistema, sin embargo, es importante poder analizarlo correctamente para que pueda evaluar su capacidad de hacer ganancias futuras. La mayoría de estas métricas pueden ser calculadas automáticamente por su plataforma de negociación. Mire la curva de equidad La manera más rápida y más fácil de medir un sistema de comercio es observar su curva de equidad. Si la línea de equidad es errática y se parece a una cara de montaña rocosa, entonces este es probablemente un sistema errático. El sistema puede usar cualquier número de indicadores, pero en verdad, los resultados pueden ser más o menos aleatorios. Sin embargo, si la línea de equidad está casi perfectamente recta y sube casi en línea recta, entonces este sistema es probablemente demasiado bueno para ser verdad. Eche un vistazo más de cerca para asegurarse de que no es ajuste de la curva o hace referencia a datos futuros. Y asegúrese de que no utilice una estrategia de dimensionamiento de posición no sostenible como Martingale. La mejor curva de equidad debería ser una línea inclinada ascendente bastante suave que funcione sobre diferentes condiciones de mercado. CAR significa rendimiento anual compuesto y se entrega como un porcentaje. Muestra cuánto devuelve la cartera por año. Una alta CAR parece bien pero no siempre es la mejor métrica para medir el rendimiento del sistema, ya que no tiene en cuenta el riesgo en absoluto. El CAR / MDD es, por lo tanto, una métrica mejor para medir el desempeño del sistema al analizar el porcentaje de crecimiento anual dividido por la reducción máxima. (La reducción máxima se refiere a la mayor caída pico a pico de la cartera de capital). Esencialmente, cuanto mayor es la puntuación CAR / MDD, más suave es la curva de equidad y mejor es el sistema. El factor de beneficio puede ser una buena medida, ya que divide el beneficio de los ganadores por la pérdida de los perdedores. Es una manera rápida de ver las posibilidades de que su sistema sea rentable. La relación riesgo-recompensa puede medirse dividiendo la pendiente de la línea de equidad por el error estándar de la línea de equidad. Es una métrica importante para poder calcular el tamaño óptimo de la posición de un sistema. Sharpe es una métrica popular que fue desarrollada por William Sharpe en 1966. Describe cuánto retorno recibes de la volatilidad añadida para mantener un comercio. Básicamente, cuanto más alta sea la relación de sharpe, mejor será el sistema. Sin embargo, la relación de Sharpe ha sido criticada por no reconocer que la volatilidad hacia arriba es más deseable que la volatilidad a la baja. K-Ratio es otra medida popular y examina la consistencia de un retorno de activos en el tiempo. Por lo general, realiza un buen trabajo al medir el riesgo versus el retorno e implica ejecutar una regresión lineal en la curva log-VAMI.