Vorlagen und Profile Eine Vorlage ist ein Satz von Diagrammfensterparametern, die auf andere Diagramme angewendet werden können. Die folgenden können in einer Vorlage gespeichert werden: Diagrammtyp und Farbfarbdiagramm Diagrammmaßstab OHLC Linie gezeigt oder versteckt den angeschlossenen Fachberater und seine Parameter die auferlegten benutzerdefinierten und technischen Indikatoren mit ihren Einstellungen Linie Studien Separatoren von Tagen. Wenn eine Vorlage in ein Diagramm eingefügt wird, werden die gespeicherten Einstellungen, wie sie sind, an die Sicherheit und den Zeitraum angehängt. Zum Beispiel kann man eine Vorlage erstellen, die Indikatoren für MACD, RSI und Moving Average enthält und dann für andere Diagramme verwendet. In diesem Fall haben Diagramme Fenster die gleiche Ansicht für verschiedene Symbole und Perioden. Vorlagen werden im TEMPLATES-Verzeichnis als TPL-Dateien gespeichert. Eine einmal erstellte Vorlage kann unbegrenzt verwendet werden. Bei der Installation des Terminals wird eine Grundvorlage (DEFAULT. TPL) angelegt. Es wird automatisch für die Erstellung eines neuen Diagrammfensters angewendet. In Zukunft kann es durch die Verwendung der aktiven Diagrammfenstereigenschaften geändert werden. Um eine neue Vorlage zu erstellen, muss man die quotCharts 150 Vorlage 150 Vorlage speichern ausführen. Einen Menübefehl, den Kontextmenübefehl des gleichnamigen Balkens oder durch Drücken der Schaltfläche der quotChartsquot-Symbolleiste. Als Ergebnis wird eine neue Vorlage auf Basis der Daten des aktiven Kartenfensters erstellt. Die gleichen Aktionen müssen durchgeführt werden, um eine Vorlage zu ändern, aber eine vorhandene Vorlage sollte statt der Eingabe eines neuen Dateinamens ausgewählt werden. Um eine Vorlage in das Diagrammfenster aufzurufen, muss man die gewünschte Datei im Vorlagenverwaltungsmenü oder in einem beliebigen verfügbaren Ordner im quotOpenquot-Fenster auswählen, das von der Vorlage "Vorlage löschen" aufgerufen werden kann. Menübefehl. Mit dem Menüpunkt "Templatequot" können Sie den Vorlage "Vorlage" löschen. Achtung: Das quotDEFAULT. TPLquot kann nicht entfernt werden. Profile bieten eine bequeme Möglichkeit, mit Gruppen von Charts zu arbeiten. Wenn ein Profil geöffnet wird, wird jedes Diagramm mit seinen Einstellungen genau an der gleichen Stelle platziert, wo es vorher war, beim Profil sparen. Alle Änderungen in allen Kartenfenstern der angegebenen Liste werden automatisch im aktuellen Profil gespeichert. Die Liste aller Diagrammfenster des aktuellen Profils finden Sie im Menü quotWindowquot. Der Name des aktuellen Profils wird in einem der Statusleistenfenster angezeigt und im Profilverwaltungsmenü überprüft. Wenn das Terminal installiert ist, wird das Profil standardmäßig (DEFAULT) erstellt. Anfänglich werden vier grundlegende Währungspaare in ihm gespeichert: quotEURUSDquot, quotUSDCHFquot, quotGBPUSDquot und quotUSDJPYquot. Die Profile werden aus einem einzigen Menü verwaltet, das durch die Menübefehle "quotFile 150 Profilesquot" aufgerufen werden kann, indem man die Schaltfläche der Querthema-Symbolleiste drückt. Oder indem Sie mit der Maustaste auf den aktuellen Profilnamen im Statusleistenfenster klicken. Um ein anderes Profil zu verwenden, muss man in diesem Menü den gewünschten Namen aus der Liste auswählen. Damit wird das neue Profil geöffnet und wird aktuell. Der Befehl quotSave Profilequot speichert das aktuelle Profil in seinem Zustand bis zum Beginn der Befehlsausführung unter einem neuen Namen. Das neue Profil ist eine Kopie der vorherigen und wird die aktuelle. Man kann Profile mit dem Befehl quotRemove Profilequot löschen. Der quotNext Profilequot Befehl und Ctrl F5 öffnen alle verfügbaren Profile eins nach dem anderen, und die quotPrevious Profilequot und beschleunigende Tasten von Shift F5 erlauben es, Profile in umgekehrter Richtung zu suchen. Achtung: Das aktuelle Profil und das standardmäßig (DEFAULT) kann nicht gelöscht werden. Ein vordefiniertes Profil kann einem Kundenkonto im Client-Terminal zugeordnet werden. Dieses Profil muss einen Namen haben, der mit der Nummer des Handelskontos übereinstimmt. Wenn bei der Umstellung auf das angegebene Handelskonto ein entsprechendes Profil vorliegt, wird es automatisch geöffnet. Wenn es kein vordefiniertes Profil gibt, bleibt das aktuelle Profil aktiv. MetaTrader 4 - Beispiele Portfolio Handel in MetaTrader 4 Magnus ab Integro saeclorum nascitur ordo Publius Vergilius Maro, Eclogues Einleitung Das Portfolio-Prinzip ist seit langem bekannt. Durch die Diversifizierung der Fonds in mehrere Richtungen schaffen die Anleger ihre Portfolios, die das Gesamtverlustrisiko reduzieren und das Einkommenswachstum glatter machen. Die Portfolio-Theorie hat im Jahr 1950 an Dynamik gewonnen, als das erste Portfolio mathematische Modell von Harry Markowitz vorgeschlagen wurde. In den 1980er Jahren hat ein Forscherteam von Morgan Stanley die erste Spread-Handelsstrategie entwickelt, die den Weg für die Gruppe der marktneutralen Strategien ebnet. Die heutige Portfolio-Theorie ist vielfältig und komplex, so dass es fast unmöglich ist, alle Portfolio-Strategien in einem einzigen Artikel zu beschreiben. Daher wird hier nur eine kleine Auswahl an spekulativen Strategien und deren mögliche Implementierung in der MetaTrader 4-Plattform berücksichtigt. Einige Definitionen, die in diesem Artikel angewendet werden, sind wie folgt: Portfolio (Korb, synthetisches Instrument) Satz von Positionen bei mehreren Handelsinstrumenten mit berechneten optimalen Volumina. Positionen bleiben für einige Zeit offen, werden als eins verfolgt und mit einem gemeinsamen finanziellen Ergebnis geschlossen. Portfolio (Korb, synthetisches Instrument) Anpassung ändern die Menge der Portfolio-Instrumente und und ihre Volumina, um Verluste zu minimieren oder Zwischenergebnisse zu beheben. Synthetische Volumen Anzahl der synthetischen Positionen (Anzahl der Portionen gekauft oder verkauft). Virtuelles Ergebnis, das bei einer Position innerhalb eines bestimmten Zeitintervalls erreicht werden kann. Klassische Anlageportfolios werden in der Regel an Aktienmärkten angewendet. Allerdings ist ein solcher Ansatz nicht für Forex viel, da die meisten Portfolios sind spekulativ hier. Sie werden etwas anders geschaffen und gehandelt. Soweit Forex betroffen ist, ist der Portfoliostand eigentlich ein Multi-Devisenhandel, aber nicht alle Multi-Währungs-Strategien sind Portfolio-one. Wenn Symbole unabhängig gehandelt werden und keine Gesamtergebnisdynamik verfolgt wird, handelt es sich um einen Multi-Symbol-Handel. Wenn mehrere unabhängige Systeme auf einem einzigen Handelskonto handeln, ist dies ein Strategieportfolio. Hier wird ein Portfolio-Handel im engeren Sinne betrachtet, wenn eine synthetische Position aus mehreren Symbolen gebildet wird und danach verwaltet wird. Principles Die Portfolio-Entwicklung besteht aus den beiden Stufen: Auswahl von Symbolen und Berechnen von Losen und Richtungen für sie. Hier diskutieren wir nur wenige einfache Portfolio-Entwicklungsmethoden zusammen mit Algorithmus-Samples. Insbesondere schlagen wir die übliche Methode der kleinsten Quadrate (OLS) und die Hauptkomponentenanalyse (PCA) vor. Weitere Informationen finden Sie hier: Bei der Entwicklung eines Portfolios ist es in der Regel notwendig, das gewünschte Portfolio-Diagramm-Verhalten zu definieren. Portfolio-Grafik stellt die Veränderung des Gesamtgewinns aller Positionen dar, die in einem bestimmten Zeitintervall in das Portfolio aufgenommen wurden. Portfolio-Optimierung ist die Suche nach einer Kombination von Losen und Richtungen, die dem gewünschten Portfolio-Verhalten am besten entsprechen. Zum Beispiel, je nach unserer Aufgabe, kann es notwendig sein, dass ein Portfolio eine Wiederholung auf den Durchschnittswert oder die Attribute eines deutlich markierten Trends hat oder sein Diagramm ähnlich einem Diagramm einer Funktion sein sollte. Drei Portfoliertypen (Trend, flach, Funktion): Ein Portfolio kann durch die folgende Gleichung dargestellt werden: A, B, C. sind Zeitreihen, die den Portfoliosymbolen k1, k2, k3 entsprechen. Sind Symbol-Lose (positiver Kauf, negativer Verkauf) F-Ziel-Funktion (durch Werte in Zeitreihen-Punkten gesetzt) Dies ist eine multivariate lineare Regressionsgleichung mit einem Null-Konstanten-Term. Seine Wurzeln können leicht mit OLS gefunden werden. Zunächst einmal sollten Zeitreihen vergleichbar sein, was bedeutet, dass Preispunkte auf eine Einzahlungswährung gebracht werden sollten. In diesem Fall repräsentiert jedes Element jeder Zeitreihe einen virtuellen Gewinnwert eines einzelnen Loses des entsprechenden Symbols zu einem bestimmten Zeitpunkt. Vorläufige Preislogarithmierung oder Verwendung von Preisunterschieden werden in der Regel bei statistischen Anwendungsaufgaben empfohlen. Allerdings kann das in unserem Fall unnötig und sogar schädlich sein, da kritische Gesamtsymbole Dynamikdaten auf dem Weg zerstört werden. Die Zielfunktion definiert den Portfolio-Diagrammtyp. Die Zielfunktionswerte sollten vorläufig in jedem Punkt entsprechend berechnet werden. Zum Beispiel hat bei der Entwicklung eines einfachen wachsenden Portfolios (Trendportfolio) das Zielportfolio die Werte 0, 1S, 2S, 3S usw., wobei S ein Inkrement der Geldwert ist, auf den das Portfolio an jedem Stab erhöht werden soll Auf einem vorgegebenen Intervall. Der OLS-Algorithmus fügt A, B, C. Zeitreihen hinzu, so dass ihre Gesamtsumme den Zielfunktionsdiagramm wiederholen will. Um dies zu erreichen, minimiert der OLS-Algorithmus die Summe der quadratischen Abweichungen zwischen der Seriensumme und der Zielfunktion. Dies ist eine statistische Standardthema. Es ist kein detailliertes Verständnis der Algorithmus-Operation erforderlich, da Sie eine fertige Bibliothek verwenden können. Es kann auch vorkommen, dass die Zielfunktion nur Nullwerte enthält (flaches Portfolio). In diesem Fall sollte eine zusätzliche Verhältnis-Summengrenze hinzugefügt werden (z. B. k1 k2 k3.1), um die Lösung einer Regressionsgleichung mit Nullwurzeln zu umgehen. Die Alternative besteht darin, einen Gleichungsausdruck nach rechts zu verschieben, um eine Zielfunktion zu erhalten, die das Verhältnis von -1 erhält, während die übrigen Terme wie gewohnt optimiert sind. In diesem Fall stellen wir den Korb der Instrumente einem ausgewählten Instrument gegenüber und schaffen so ein Spreadportfolio. Schließlich kann der fortgeschrittene PCA-Algorithmus verwendet werden, um solche Portfolios zu entwickeln. Es wendet die Instrumentenkovarianzmatrix an, um den Koeffizientenvektor zu berechnen, der dem Punktwolkenquerschnittshyperplane entspricht, wobei die Portfolien eine minimale Restvarianz aufweisen. Auch hier musst du den Algorithmus hier nicht mehr verstehen, da du eine fertige Bibliothek benutzen kannst. Algorithmen Jetzt ist es Zeit, alle oben beschriebenen Ideen mit MQL-Sprache zu implementieren. Wir verwenden eine bekannte ALGLIB Mathematik, die für MT4 angepasst ist. Manchmal können Probleme bei der Installation auftreten, also werde ich mehr darüber wohnen. Wenn mehrere Terminals auf einem PC installiert sind, ist es sehr wichtig, den richtigen Datenordner zu finden, da der Compiler die Bibliothek nicht sieht, wenn er sich in einem anderen Terminals-Datenordner befindet. Installieren der ALGLIB-Bibliothek: Laden Sie die Bibliothek herunter (mql5encode11077), entpacken Sie die Zip-Datei öffnen Sie den Ordner und finden Sie das Math-Verzeichnis, in dem die Etarader 4-Plattform gestartet werden soll, zu der die Bibliothek hinzugefügt werden soll. Wählen Sie den Menübefehl aus: Datei Öffnen Sie den Datenordner MMS4 öffnen und Unterordner kopieren Math-Ordner zum Include-Ordner des Terminals überprüfen Sie die Ergebnisse:.mhq-Dateien sollten in MQL4IncludeMathAlglib sein. Die erste Schlüsselstufe: Umwandlung von Zeitreihen aus Preispunkten in Einzahlungswährung. Um dies zu erreichen, müssen wir eine Sonderfunktion schreiben, um einen Vertragspreis zu einem bestimmten Zeitpunkt zu berechnen. Die konventionelle MarketInfo-Funktion ist hierfür nicht gut geeignet, da sie einen korrekten Punktpreis nur für die letzte Kartenleiste bietet. Das Problem ist, dass Abweichungen zwangsläufig in der Geschichte erscheinen, da sich die Punktpreise einiger Symbole ständig ändern. Daher ist es entscheidend, Datenreihen genau zu konvertieren, um signifikante Ungleichgewichte im Portfolio zu vermeiden. Die Beispielfunktion, die den Vertragspreis berechnet, wird unten gezeigt: Diese Funktion wird immer in der Zukunft verwendet. Es funktioniert mit Währungspaaren, Indizes, Futures und CFDs. Außerdem berücksichtigt es auch Symbolpräfixe und Postfixes (FXprefix, FXpostfix), die von einigen Brokern angewendet werden. Das Ergebnis wird in eine Zielwährung (ChartCurrency) umgewandelt. Wenn wir den zurückgegebenen Funktionswert mit dem aktuellen Symbolpreis multiplizieren, erhalten wir den Preis der Symbole ein Los. Nach dem Summieren aller Vertragspreise im Portfolio unter Lose erhalten wir den Preis des gesamten Portfolios. Wenn wir den Funktionswert durch einen Preisunterschied multiplizieren, erhalten wir bei dieser Preisänderung einen Gewinn oder Verlust. Der nächste Schritt ist die Berechnung des virtuellen Gewinns für alle Einzelverträge. Die Berechnung wird als zweidimensionales Array implementiert, wobei die erste Dimension ein Punktindex im berechneten Intervall ist, während die zweite Dimension ein Symbolindex ist (die zweite Dimensionsgröße kann durch eine bestimmte Zahl begrenzt werden, die weiß, dass die Anzahl der Symbole in Das Portfolio wird es offensichtlich nicht überschreiten): Zuerst sollten wir die Anfangspreise für alle Symbole (auf der linken Grenze des berechneten Intervalls) speichern. Dann wird der Unterschied zwischen den Anfangs - und Endpreisen an jedem Punkt des berechneten Intervalls berechnet und mit dem Vertragspreis multipliziert. Jedes Mal verschieben wir nach rechts um ein Zeitintervall in der Schleife: In dem obigen Codefragment, Zerotime Zeit der berechneten Intervalle linksgrenze, Begrenzungszeit der berechneten Intervalle rechtsgrenze, Zeitrahmen Anzahl der Minuten in einem bar der Arbeit Zeitrahmen, Punkte Gesamtzahl der erkannten Punkte im berechneten Intervall. In der obigen Beispiel wird die strenge Compliance-Regel verwendet. Wenn ein Balken für ein bestimmtes Zeitlabel auch bei einem Symbol nicht vorhanden ist, wird eine Position übersprungen und eine Verschiebung wird zum nächsten durchgeführt. Das Verwalten von Zeitetiketten ist für die vorläufige Datenaufbereitung sehr wichtig, da Datenfehlausrichtungen auf verschiedenen Symbolen zu schweren Verzerrungen im Portfolio führen können. Die Musterportfoliendaten für drei Symbole und eine eigenständige Funktion (Quadratwurzelparabel): Jetzt, da wir Daten vorbereitet haben, ist es an der Zeit, sie an das Optimierungsmodell zu schicken. Die Optimierung erfolgt mit LRBuildZ, LSFitLinearC und PCABuildBasis Funktionen aus der ALGLIB Bibliothek. Diese Funktionen werden kurz in der Bibliothek selbst beschrieben, ebenso wie die offizielle Projektwebsite: alglibdataanalysislinearregression. php und hier: alglibdataanalysisprincipalcomponentsanalysis. php. Zuerst stellen Sie sicher, dass die Bibliothek enthalten: Als nächstes sollte das Code-Fragment unter Berücksichtigung der Modell-Features für jedes Optimierungsmodell gesetzt werden. Zuerst untersuchen wir das Beispiel Trendmodell: Zuerst kann dies kompliziert erscheinen, aber im Grunde ist alles einfach. Zu Beginn wird die lineare Trendfunktion berechnet und ihre Werte werden dem MODELL-Array zugewiesen. Der Parameter ModelGrowth setzt den Wachstumswert für das gesamte Berechnungsintervall (der Wert, um den das Portfolio in der Depotwährung wachsen soll). ModelAbsolute und ModelPhase-Parameter sind optional und sind im aktuellen Stadium nicht von Bedeutung. Die Matrix wird für Berechnungen (MATRIX) erstellt. Daten über den virtuellen Gewinn aller Verträge aus dem EQUITY-Array sowie die Zielfunktionswerte aus dem MODEL-Array werden in die letzte Zeile der Matrix geladen. Die Anzahl der unabhängigen Regressionsgleichungsvariablen wird in Variablen gespeichert. Die LRBuildZ-Funktion wird nachher zur Durchführung der Berechnung aufgerufen. Danach werden die Regressionsgleichungswurzeln mit der LRUnpack-Funktion in das ROOTS-Array geschrieben. Alle komplexen Mathematik befindet sich in der Bibliothek, während Sie die fertigen Funktionen nutzen können. Die Hauptschwierigkeit ist hier technischer Natur und im Zusammenhang mit der korrekten Einstellung aller Anrufe und der Erhaltung der Daten während der Vorbereitungen. Das gleiche Codefragment kann für jede Funktion verwendet werden. Ersetzen Sie einfach MODEL Array Inhalte mit Ihrer Zielfunktion. Beispielsweise ist eine Quadratwurzel-Parabel-Funktionsberechnung unten dargestellt: Nachfolgend ein Beispiel für eine komplexere Funktion, die die Summe eines linearen Trends und harmonischen Schwingungen darstellt: Im obigen Beispiel ist es möglich, eine Trendgröße (mit ModelGrowth-Parameter) und Oszillation zu verwalten Amplitude (mit ModelAmplitude-Parameter). Die Anzahl der Oszillationszyklen wird durch ModelCycles eingestellt, während die Oszillationsphasenverschiebung mit ModelPhase durchgeführt wird. Darüber hinaus sollte die vertikale Verschiebung durchgeführt werden, damit die Funktion gleich Null sein kann an einem Nullpunkt, um sicherzustellen, dass die Berechnungen korrekt sind: Diese Beispiele machen es einfach, eine benutzerdefinierte Funktion zu entwickeln. Je nach Task und Trading-Setup können Sie jeglichen Funktionstyp erstellen. Je komplexer der Funktionstyp ist, desto schwieriger ist es, die beste Lösung auszuwählen, da der Markt nicht verpflichtet ist, der Funktion zu folgen. Hier ist die Funktion nur eine Annäherung. Sie brauchen keine Zielfunktion, um Spread zu erstellen und flache Portfolios zurückzugeben. Wenn Sie zum Beispiel eine Verteilung zwischen zwei Symbolkörben erstellen möchten, wird der optimierte Korb auf den Hauptteil der Matrix heruntergeladen, während der Referenzkorb als Zielfunktion verwendet und zur letzten Spalte der Matrix als Ganzes heruntergeladen wird Betrag: Im Folgenden finden Sie eine Beispiel-Flat-Portfolio-Berechnung, bei der die LSFitLinearC-Funktion das Portfolio im Rahmen des berechneten Intervalls symmetrisch wie möglich um Null macht: Im Folgenden ist noch ein weiteres wichtiges Beispiel für die Berechnung eines flachen Portfolios mit der minimalen Varianz nach PCA-Methode. Hier berechnet die PCABuildBasis-Funktion die Verhältnisse so, dass der Portfolio-Graphen möglichst innerhalb des Berechnungsintervalls komprimiert bleibt: Wenn Sie sich von all diesen mathematischen Konzepten überwältigt fühlen, machen Sie sich keine Sorgen. Wie ich bereits gesagt habe, musst du nicht alle mathematischen Details verstehen und Portfolios entwickeln. Im Allgemeinen sieht die Sequenz der Stufen wie folgt aus: Berechnung des virtuellen Gewinns für Portfolio-Symbole mit einzelnen Lots Graphberechnung und Handel mit dem Portfolio Nachdem wir ROOTS-Array von optimalen Verhältnissen mit einer Reihe von Prozeduren erhalten haben, ist es an der Zeit, die Verhältnisse zu verwandeln viele. Um dies zu tun, brauchen wir Normalisierung: Skalierung und Rundung. Die Einstellung einer erforderlichen Skala macht viel bequem zu handeln. Rundung ist notwendig, um die Lose Kapazität in Einklang mit Broker Anforderungen zu bringen. Manchmal empfiehlt es sich, die Normalisierung durch die Gesamtgrenze des Portfolios durchzuführen, aber diese Methode hat gravierende Nachteile (da sich der Rand einzelner Symbole ändert und sich ändern kann). Daher ist es viel vernünftiger, die Normalisierung durch einen Portfoliopreis oder seine Volatilität durchzuführen. Unten ist ein einfaches Beispiel für den Normalisierungsalgorithmus nach dem Portfoliopreis: Hier wird der Portfoliopreis über die Proportionen dem gewünschten übergeordnet. PortfolioValue erforderlich Portfolio Preis, Gesamtwert Gesamtportfolio Preis mit den Standard-Verhältnisse, Skalenvolumen Skalierung Verhältnis, LotsDigits Los Kapazität, LOTS Array der Loswerte für den Handel geeignet. Lot-Werte bilden die endgültige Portfolio-Struktur. Positive Lose entsprechen einer langen Position, während negative Lose zu einem kurzen. Wenn wir die Portfoliostruktur kennen, können wir das Diagramm aufzeichnen und den Handel mit dem Portfolio durchführen. Im Folgenden finden Sie eine Musterportfoliostruktur nach der Normalisierung: Der Portfolio-Graphen wird nur durch die Preise verschoben und in einem separaten Indikator-Unterfenster angezeigt. Um den Portfolio-Graphen zu bauen, müssen wir jeden Chart-Balken genauso berechnen, wie virtuelle Gewinne für separate Symbole zuvor berechnet wurden. Doch jetzt sind sie zusammengefasst unter Berücksichtigung zugewiesener Lose: In diesem Code-Fragment können wir sehen, dass das Diagramm zwischen den ersten und letzten Balken gezeichnet ist: drawbegin und drawend. Der Portfoliowert entspricht der Summe der Gewinnsumme an allen Symbolen, berechnet als Preisdifferenz multipliziert mit einem Vertragspreis und zuvor ermittelten Los. Ich habe technische Aspekte im Zusammenhang mit Indikatorpuffer, Formatierung und dergleichen übersprungen. Das Beispiel fertige Portfolio-Indikator ist im folgenden Abschnitt beschrieben. Hier können Sie die Muster-Portfoliokonstruktion (Indikator-Unter-Unterfenster) mit dem Ziel-Funktionsgraphen untersuchen: Hier wird die quadratische Wurzelparabel, die symmetrisch zum Referenzpunkt (ModelAbsolutetrue) gemacht wird, als Zielfunktion verwendet. Berechnete Intervallgrenzen werden als rote gestrichelte Linien dargestellt, während der Portfolio-Graphen dazu neigt, sich entlang der Ziel-Funktionslinie sowohl innerhalb als auch außerhalb des berechneten Intervalls zu bewegen. Sie können technische Analyse von Portfolio-Graphen ähnlich wie normale Symbol-Preis-Charts, einschließlich der Anwendung von gleitenden Durchschnitten, Trendlinien und Ebenen. Dies erweitert analytische und handelspolitische Fähigkeiten, mit denen Sie die Portfoliostruktur für die Bildung eines bestimmten Handelsaufbaus auf einem Portfolio-Graphen auswählen können, z. B. Korrektur nach einem Trendimpuls, Trendschwächung, Verlassen einer flachen, überkauften Überschreitung, Konvergenz-Divergenz, Ausbruch, Level Konsolidierung und andere Setups. Die Trading-Setup-Qualität wird durch die Portfolio-Komposition, die Optimierungsmethode, die Zielfunktion und das ausgewählte Historiensegment beeinflusst. Es ist notwendig, die Portfolios-Volatilität zu kennen, um ein geeignetes Handelsvolumen auszuwählen. Da das Portfoliendiagramm zunächst auf einer Depotwährung basiert, können Sie mit dem Fadenkreuz-Cursor-Modus und dem Ziehen einen Portfolio-Schwankungsbereich und eine mögliche Drawdown-Tiefe direkt in dieser Währung bewerten. Ein Handelssystem sollte auf Portfolioverhaltenseigenschaften und Setupstatistiken basieren. Bisher haben wir nicht erwähnt, dass sich das Portfolioverhalten außerhalb des Optimierungsintervalls dramatisch verändern kann. Eine Wohnung kann zu einem Trend werden, während ein Trend zu einer Umkehrung werden kann. Ein Handelssystem sollte auch bedenken, dass die Portfolio-Eigenschaften anfällig sind, sich im Laufe der Zeit zu ändern. Diese Frage wird im Folgenden erörtert. Die Handelsaktivitäten mit einem Portfolio umfassen eine einmalige Anschaffung aller Portfoliosymbole mit berechneten Volumina. Für mehr Bequemlichkeit wäre es sinnvoll, einen speziellen Expert Advisor zu haben, um alle Routinearbeiten durchzuführen, einschließlich der Erlangung von Portfolio-Strukturdaten, die Vorbereitung von synthetischen Positionen, die Verfolgung von Einstiegsniveaus, die Festsetzung von Gewinn und die Begrenzung von Verlusten. Wir werden die folgenden Bedingungen für die EA-Operation anwenden: lange synthetische Portfolio-Position und kurze synthetische Portfolio-Position (wo lange Positionen durch kurze ersetzt werden und umgekehrt). Die EA sollte in der Lage sein, Positionen zu sammeln, synthetische Bände zu verfolgen, sowie Portfolio-Netting und Transformation durchzuführen. Die Stichprobe EA wird im nächsten Abschnitt betrachtet, obwohl ihre Struktur aufgrund der Artikelvolumenbeschränkungen nicht erklärt wird. Unten ist die Probe minimalistische Schnittstelle für ein Portfolio EA: Manchmal ist es notwendig, nicht nur ein paar Portfolios zu bauen. Im einfachsten Fall ist es notwendig, zwei Portfolios zu vergleichen. Einige Aufgaben erfordern eine ganze Portfolio-Serie, die auf einem einzigen Historiensegment aufgebaut werden soll, was zu einer Reihe von Portfolios führt, die bestimmte Muster enthalten. Um solche Aufgaben umzusetzen, ist der Algorithmus, der Portfolios nach einer bestimmten Vorlage erzeugt, erforderlich. Das Beispiel für die Implementierung eines solchen Indikators findet sich im nächsten Abschnitt. Hier werden wir nur die kritischsten Operationsmerkmale beschreiben. Wir müssen ein Strukturarray anordnen, um die Daten von mehreren Portfolios zu speichern, zum Beispiel: In diesem Codefragment setzt DIMSIZE die maximale Größe für die Speicherung von Portfolios. Die Struktur ist auf folgende Weise organisiert: Symbol Portfolio Symbol Array, Los Los Array für Portfolio Symbole, Formel Text String mit der Portfolio Gleichung, Richtung Portfolio Richtung (lang oder kurz), Filter Filter Attribut (enthalten). Die Anwendung des Strukturarrays ist bequemer und sinnvoller als die Verwendung von separaten Arrays. Das Struktur-Array kann auch für die Speicherung von Portfolio-Graph-Puffer-Arrays erstellt werden: Portfolios innerhalb des Satzes variieren durch ihre Symbolkombinationen. Diese Kombinationen können im Voraus definiert oder nach bestimmten Regeln generiert werden. Die Arbeit mit einem Satz von Portfolios kann mehrere Stufen abhängig von einer Aufgabe enthalten. Lets betrachten die folgende Abfolge von Stufen hier: Berechnung von Charts von separaten Portfolios Zuerst werden separate Portfolios innerhalb eines Satzes nach den zuvor beschriebenen Prinzipien berechnet. Die Kombination von Portfolios an einem Nullpunkt ist erforderlich, um die Analyse zu erleichtern. Dazu wird ein Punkt, an dem alle Portfolios gleich Null sind, ausgewählt. Das Umkehren von Portfolios relativ zu einem Nullpegel kann auch nützlich sein, um die Analyse zu vereinfachen. Falling Portfolios werden wachsende, nachdem Lose umgekehrt sind. Filtern von Portfolios innerhalb eines Satzes bedeutet die Auswahl der besten Portfolios nach irgendeinem Kriterium, z. B. eine Wachstumsgeschwindigkeit, Abweichung von Null, Position innerhalb eines Satzes relativ zu anderen Portfolios. Also, die besten Portfolios ausgewählt und gekämmt in einen Korb von Portfolios oder ein Superportfolio (Überlagerung von Portfolios). Das folgende Bild veranschaulicht diese Schritte: Eine vertikale Verschiebung wird verwendet, um Portfolios zu kombinieren. Portfolio wird umgekehrt, wenn multipliziert mit -1. Schließlich wird ein Filter durch Sortieren und Abtasten nach Werten angewendet. Eine detaillierte Beschreibung dieser Algorithmen ist hier nicht gegeben, um einen riesigen Großteil des Routine-Codes zu vermeiden. Unten ist ein Beispiel von Portfolios, die nach den genannten Prinzipien konstruiert wurden: Die Grafik zeigt eine Reihe von Portfolios, die mit dem PCA-Modell mit einer kurzen Zeitspanne berechnet wurden. Die berechneten Intervallgrenzen werden als rote gestrichelte Linien dargestellt. Hier sehen wir die Erweiterung des Portfolios auf beiden Seiten des Optimierungsintervalls. Der Nullpunkt wird an der linken Optimierungsintervallgrenze ausgewählt, während die Umkehrmomente relativ zu Null und die Filteranwendung durch die lila gestrichelten Linien markiert sind. Die dicke Linie skizziert das Superportfolio, das aus den aktivsten Portfolios besteht und damit einen anständigen Lauf vom Nullpunkt hat. Die Kombination von Portfolios bietet zusätzliche Möglichkeiten zur Analyse und Entwicklung von Handelsstrategien, wie zB Diversifizierung zwischen Portfolios, Spreads zwischen Portfolios, Konvergenz-Divergenz der Portfolios, Warten auf Verdrehen eines Portfoliosatzes, Umzug von einem Portfolio zum anderen und anderen Ansätzen. Ausführungsbeispiele Die im aktuellen Artikel beschriebenen Methoden wurden als Portfolio-Indikator und eine halbautomatisierte EA implementiert. Hier finden Sie die Anleitungen, laden Sie den Quellcode herunter und passen Sie ihn an Ihre Bedürfnisse an: Portfolio Modeller Portfolio Entwickler und Optimierer. Es verfügt über mehrere Optimierungsmodelltypen mit konfigurierbaren Parametern. Außerdem können Sie eigene Modelle und Zielfunktionen hinzufügen. Es gibt auch grundlegende Werkzeuge für die technische Analyse von Portfolios, sowie verschiedene Chart-Formatierung Optionen. Portfolio Multigraph Generator von Portfolio-Sets mit den gleichen Modellen und Parametern und zusätzlichen Optionen für Portfolio-Transformation und Filtration sowie die Schaffung eines Superportfolio. Portfolio Manager EA für die Arbeit mit Portfolios und Superportfolios. Es arbeitet in Verbindung mit dem Portfolio-Indikator und ermöglicht das Öffnen und Verwalten von synthetischen Positionen sowie Portfolio-Korrektur-Funktionalität und Auto-Trading-Modus auf der Grundlage von grafischen Linien der virtuellen Aufträge. Handelsstrategien Es gibt viele Handelsstrategien, die auf der Anwendung von synthetischen Instrumenten basieren. Lets betrachten ein paar grundlegende Ideen, die nützlich sein können, wenn die Schaffung einer Portfolio-Trading-Strategie. Gleichzeitig können wir nicht über Risiken und Einschränkungen informieren. Der klassische Ansatz zur Erstellung eines Portfolios besteht darin, unterbewertete Vermögenswerte mit einem Wachstumspotential zu identifizieren und sie mit der Erwartung ihres Aufstiegs in das Portfolio aufzunehmen. Die Portfolio-Volatilität ist immer niedriger als die Summe der Volatilitäten der eingesetzten Instrumente. Dieser Ansatz ist gut für die Börse, aber es ist von begrenztem Nutzen auf Forex seit Währungen in der Regel nicht zeigen, nachhaltiges Wachstum, im Gegensatz zu Aktien. Unten ist Warren Buffetts langfristiges Portfolio: Bei der Arbeit mit Standard-Investment-Portfolios ist es notwendig, den aktuellen Vermögensstatus sorgfältig zu bewerten, um ihn während der Preisabwärtsbewegung zu kaufen. Die erste und einfachste Option für den spekulativen Portfolio-Handel ist ein Paar Handel, der eine Verbreitung von zwei korrelierenden Symbolen schafft. Bei Forex ist dieser Ansatz deutlich begrenzt, da auch hochkorrelierende Währungspaare keine Kointegration haben und daher im Laufe der Zeit erheblich abweichen können. In diesem Fall handelt es sich um eine gebrochene Verbreitung. Außerdem wird ein solches Paar-Handel zum Handel eines synthetischen Cross-Rate, da Paare mit einer gemeinsamen Währung sind in der Regel in eine Ausbreitung enthalten. Diese Art von Paar Handel ist eine sehr schlechte Idee. Nach dem Öffnen entgegengesetzter Positionen durch Ausbreitung müssen wir manchmal sehr lange warten, bevor die Kurven wieder zusammenlaufen. Unten ist ein Beispiel für hochkorrelierende Paare und ihre allmähliche und unvermeidliche Divergenz: Die Entwicklung dieses Ansatzes ist ein multilateraler Spreadhandel, wenn drei und mehr Währungspaare in die Verbreitung aufgenommen werden. Dies ist bereits besser als Paar Handel, da es einfacher ist, eine gleichmäßigere Verbreitung mit einer größeren Anzahl von Kombinationsmöglichkeiten zu schaffen. Allerdings bleiben die gleichen Risiken: eine Ausbreitung kann divergieren und nicht wieder konvergieren. Es ist viel einfacher, eine gute Spread-Rendite auf einem ruhigen Markt zu erreichen, aber starke fundamentale Nachrichten verursachen eine schnelle und irreversible Divergenz nach einer Weile. Interessanterweise, wenn wir die Anzahl der Instrumente in einer Ausbreitung erhöhen, wird auch die Divergenzwahrscheinlichkeit erhöht, da je mehr Währungen beteiligt sind, desto größer ist die Wahrscheinlichkeit, dass bei einer Pressemitteilung etwas passiert. Warten auf die Verbreitung, um wieder zu konvergieren wäre eine äußerst schädliche Strategie, da dies nur auf einem ruhigen flachen Markt funktioniert. Unten ist ein Beispiel multi-lateral Spreizverhalten während einer Pressemitteilung: Spread Trading hat mehr Chancen auf Aktien oder Börsenmarkt, falls es eine grundlegende Verbindung zwischen Vermögenswerten gibt. Allerdings bestehen noch keine Garantien gegen Spread-Lücken am Dividendendatum oder bei Futures-Kontrakten. Spreads können sich auch aus Marktindizes und Futures zusammensetzen, aber dies erfordert die Berücksichtigung von Börsenhandelsmerkmalen. Eine Sackgasse des Spread-Handels wird durch ein Multi-Lock dargestellt, wenn zyklisch verwandte Währungspaare (z. B. EURUSD-GBPUSD-EURGBP) ausgewählt und zur Ausgleichung genutzt werden. In diesem Fall haben wir eine perfekte Verbreitung, die unmöglich zu handeln ist, da die Gesamtausbreitungen und Provisionen zu hoch sind. Wenn wir versuchen, ein bisschen unausgewogen zu sein, wird die Grafik immer mehr trendartig, was widerspricht den Handel, während die Kosten hoch genug bleiben, um diesen Ansatz sinnlos zu machen. Unten ist ein Beispiel für eine ausgewogene Multi-Lock. Die Gesamtausbreitung wird als zwei rote Linien dargestellt: Spread Trading Nachteile machen uns zu Trend-Modelle wechseln. Auf den ersten Blick scheint hier alles harmonisch genug zu sein: Trend zu identifizieren, bei einer Korrektur einzugehen und mit Gewinn auf höherem Niveau zu beenden. Unten ist ein Beispiel für ein gutes Trendmodell: Allerdings können Trendmodelle manchmal nicht so einfach und handlich sein. Manchmal weigert sich ein Portfolio, weiter zu wachsen und manchmal geht es scharf um. In diesem Fall handelt es sich um einen gebrochenen Trend. Dies geschieht oft bei kurzen und mittelfristigen Modellen. Die Handelseffizienz hängt stark von der Marktphase ab. Wenn der Markt trendy ist, funktioniert das System gut. Wenn der Markt flach oder besonders flüchtig ist, können zahlreiche Verluste auftreten. Unten sehen Sie eine scharfe Trendvervollständigung: Diese Nachteile machen uns die traditionellen Ansätze überdenken. Jetzt können wir einen Blick auf Spread Breakout und Trend Umkehr Handel Methoden. Die gemeinsame Annahme ist, dass, da wir nicht vermeiden können Portfolio Instabilität, sollten wir lernen, wie man es verwenden. In order to develop a spread breakout setup, we need to create a very compact short-period spread with the minimum volatility in anticipation of a strong movement. The more we compress the portfolio volatility, the stronger it bursts out. For accelerated spread breakout, it is possible to form a setup before beginning trade sessions and before the news selecting certain intervals of a quiet market. PCA optimization method is best suited for volatility compression. In this setup, we do not know in advance, in which direction the breakout is to occur, therefore, the entry is already defined when moving from the spread boundaries. Below is a sample exit from the short-period spread channel with the spread channel boundaries highlighted: The method advantages: short-period spreads are frequent on charts and the volatility after the breakout often exceeds the spread corridor width. The drawbacks: spreads are expanded during news releases and a saw may form when the price moves up and down a few times. The conservative entry can be proposed as an alternative after exiting a spread corridor during the correction to the corridor boundary if possible. In order to create a trend reversal setup, a trend model is created, as well as turning movements and portfolio price levels are tracked. The movement direction is clearly defined but we do not know in advance when the trend reverses. An internal trend line crossing, reverse correction and roll-back are tracked for a conservative entry. Touching an external trend line and a roll-back are tracked for an aggressive entry. Below is an example of a trend portfolio with the external and internal lines displayed: The method advantages: good entry price, convenience, extreme price instability works in favor of the setup. Disadvantages: portfolio price may go up the trend due to fundamental reasons. In order to improve the situation, we may enter in fractional volumes from multiple levels. A similar setup can be implemented using square root parabolic function model. The setup is based on a well-known property: when the price reaches a theoretical limit of a market distribution range, its further movement is hindered. Like in other cases, the target optimization function is adjusted for the current market distribution. If the markets had featured normal Gaussian distribution, the time-based square root law would have always worked perfectly but since the market distribution is fractal and non-stationary in its nature, the situational adjustment is required. You can find more about market distributions in the following books by Edgar Peters: Chaos and Order in the Capital Markets Fractal Market Analysis Below is an example of a portfolio moving away from the parabolic function: This setup is perfect for adapting to mid-term volatility. However, just like in case of a trend setup, a portfolio price may move upwards due to fundamental factors. The market is not obliged to follow any target function behavior, but neither it is obliged to deviate from it as well. Some degree of freedom and duality remain at all times. All trade setups are not market-neutral in the absolute sense but are based on some form of technical analysis. The dual nature of trend and flat can be seen below. A trend model looks similar to an uneven flat on a bigger scale: Apart from symbol combination and model type, location of estimated interval boundaries is of great importance when developing a portfolio. When configuring the portfolio, it might be useful to move the boundaries and compare the results. Good choice of boundaries allows finding portfolios that are more suitable in terms of a trading setup. If a portfolio position enters a drawdown, it is possible to correct the portfolio without closing existing positions. Shifting the boundaries changes the portfolio curve adapting it to a changing situation. Positions should be corrected accordingly after re-arranging the portfolio. This does not mean that the drawdown will decrease in a moment, but the corrected portfolio might become more efficient. Next, lets consider some properties of portfolio sets and their possible applications in trading systems. The first property of portfolio sets to catch the eye is a set expansion, or divergence of portfolios with distance from the zero point. It would be only natural and reasonable to use this property for trading: buying rising portfolios and selling falling ones. Below is a sample expanding set of portfolios: The second property portfolio set compression (convergence) is opposite to the previous one. It happens after an expansion. Expansion and compression cycles suggest that this behavior can be used to open synthetic positions in anticipation of returning to the center of the set after reaching an alleged highest degree of expansion. However, the expansion highest degree always vary, and it is impossible to predict the final boundaries of the set curves expansion. Below is a sample compressing set of portfolios: Applying various target functions, filtration parameters, reversals and combinations provides good opportunities for experimenting and searching for efficient trading setups. Generally, all setups can be divided into two classes: trading breakouts and trading roll-backs. Below is an example of the first type trading setup with a reversal and shift of a portfolio set: A sample roll-back trading setup based on the multi-trend model is provided below: Another recurring portfolio property is a set twist (self-crossing). Typically, this corresponds to a change of a market trend. If we trade in anticipation of an expansion of portfolios, a twist is a negative effect requiring the set re-arrangement. For other strategies, crossing of some portfolio curves can be used to identify promising and played-out portfolios. Besides, it is necessary to consider a distance traveled, levels, position in a set and position relative to the target function. Below is an example of a set twisting multiple times: We have not focused out attention on the volume management issue up until now, though this is a critical part of any trading system. Generally, we can describe the following approaches: trading a single synthetic position (the simplest case) dividing the volumes (extended entry by levels) adding to a rising portfolio (pyramiding by trend) adding to a portfolio in a drawdown (position averaging) adding to a portfolio after a correction (finishing method) adding to a portfolio after a reversal (expansive strategy) adding to new portfolios (portfolio consolidation) combined approach (combining several approaches) Specific volume management method should be selected considering trading system features. When planning a profit and a drawdown, your calculations should be based on a portfolio volatility. In the simplest case, the portfolio volatility can be evaluated as the movement range of its graph within a certain segment. It is much better to evaluate volatility not only within the optimization interval but on the previous history as well. Knowing the portfolio volatility, it is possible to calculate a theoretical value of the maximum total drawdown at a series of positions. Traditionally, we caution against too frequent aggressive volume adding. The total funds allocated for a portfolio coverage on a trading account should be able to withstand unfavorable movement considering all additional positions. Multi-portfolio trading means systematic portfolio selection and consolidation. If one portfolio is bought and another one is added to it, this may have a positive diversification effect if the portfolios have noticeable differences. But if portfolios are correlating, this may have a negative effect, since they both may find themselves in a drawdown in case of an unfavorable movement. Normally, you should avoid adding correlating portfolios. At first glance, trading spread between two correlating portfolios may seem to be very promising but closer examination shows that such spreads are no different from usual spreads since they are not stationary. Various exit strategies can be applied in multi-portfolio trading, including: closing by total result of all portfolios closing a group of portfolios by the groups total result closing by certain portfolios targets and limits. For some strategies, the entry point is of critical importance. For example, if a strategy applies extreme prices before a trend reversal or correction, a period suitable for entry is very short. Other strategies are more reliant on the optimal calculation of a position adding system and portfolio selection principle. In this case, individual portfolios may enter a drawdown, but other (more efficient) portfolios within the consolidated series adjust the overall result. Conclusion Portfolio trading advantages: optimization allows you to create a portfolio curve according to your preferences, as well as form a desired trading setup and trade it similar to trading symbols on a price chart. However, unlike trading portfolios, buying and selling conventional assets leave traders in passive position (since they are only able to accept the current price chart or avoid using it). Besides, as the situation evolves, traders can adjust their portfolios to new market conditions. Portfolio trading drawbacks: standard pending orders are not applicable, more stringent minimum volume requirements, bigger spreads on 30 and lower charts, hindered intraday scalping, no OHLC data, not all indicators can be applied to portfolios. Generally, this is a rather specific approach in trading. Here we have only made an introductory overview of the portfolio properties and working methods. If you want to perform deeper studies of portfolio trading systems, I recommend using the MetaTrader 5 platform for that, while market distribution properties should be studied in specialized statistical packages. Warning: All rights to these materials are reserved by MQL5 Ltd. Copying or reprinting of these materials in whole or in part is prohibited. Forex Trading 8211 MetaTrader 4 Chart Templates Trading Bonus Free 25 No Deposit Required. goo. glnXSPZ7 Forex Trading 8211 MetaTrader 4 Chart Templates MetaTrader Forex Trading Tutorial: Setting up MetaTrader 4 for price action trading charts. The MetaTrader 4 software, often referred to as MT4, has plenty of options and novice users find themselves overwhelmed with the settings. If you8217ve never traded with MetaTrader 4, it8217s basically a trading platform that opens up a window into the world of foreign exchange. While it8217s true that it takes some time to figure everything out, there are really only a few settings that you will need to know to trade. One of the most useful features is the ability to add indicators, expert advisors and templates to your trading window in MetaTrader 4. This is extremely valuable because there are thousands of MT4 users, as well as trading professionals and companies who share their configurations for free or a for a small payment. Trading indicators help the user recognise price patterns and aid in live trading. There are thousands of different indicators out there. Indicators can produce buy and sell signals visible on the charts. Within MT4 there are many built-in indicators but users can also install custom indicators. These are very popular among traders as they often show much more information than the standard built-in ones. Indicators can also become parts of an Expert Advisor. Expert Advisors are built to automate trading. So if you have an indicator that shows buy and sell signals, an expert advisor would execute the trades on the signals. In addition, Expert Advisors have rules that define each trading position according to specific trading strategy and money management. Expert Advisors are usually paid by subscription but there are also free ones available on trading forums. Using EAs is completely automated so trades are executed without user input. The risks of such automated system are obvious so most traders prefer to rely on trading indicators and live analysis based on their market knowledge. In addition to Indicators and Expert Advisors there are custom templates that can be added to MetaTrader 4. Templates allow to configure the look and feel of your trading window. MT4 users often share templates with their settings. Now that you are considering using MetaTrader 4 and giving trading a go it8217s important to understand that all indicators are just that, indicators. There is no magical indicator that will make you rich. Markets are too unpredictable and too organic for anyone to predict the trends correctly all the time. However there are indicators that can help with that. There is a saying 8216The trend is your friend8217 which is often used in trading classrooms. If you can just follow the trends you can make it as a successful trader. However it8217s a lot easier said than done. Trends change and consolidate, their nature often seems very erratic. Indicators such as Moving Averages and Bollinger Bands help to see what8217s going on and recognise certain market sentiments, whether it is bullish, going up or bearish, going down. The type of moving averages to use largely depend on your trading strategy and the topic of moving averages in trading goes beyond the scope of this article. However these are the simplest indicators one can use to trade binary options or Forex using the MetaTrader 4 software. Deja un comentario Cancelar respuesta
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