Załączona krzywa kapitału pokazuje wynik optymalizacji z bardzo dużą liczbą przebiegów testowych. Chociaż zintegrowano ścisłe stop lossy, a strategia handlowa działa bez martyngałów, krzywa jest postrzępiona. Wynika to z różnych czynników, takich jak zmienność rynku i częstotliwość podejmowania decyzji handlowych.

Ważne jest, aby pamiętać, że poszarpana krzywa akcji jest wskaźnikiem, że strategia handlowa jest solidna i działa dobrze nawet w trudnych warunkach rynkowych.

Dzięki tym krzywym kapitału mamy statystyki, których używamy do decydowania, kiedy zamknąć transakcje ręcznie i kiedy wyłączyć algorytm w określone dni lub sesje handlowe7-godziny

Nasz algorytm handlowy opiera się na zdywersyfikowanej strategii inwestycyjnej opartej na 40 różnych parach walutowych (pokazujemy tutaj 3 jako przykład). Indywidualna strategia handlowa jest opracowywana dla każdej pary poprzez procedury optymalizacji, aby zapewnić bardzo niskie ryzyko dla naszych klientów.

Rezultatem tej dywersyfikacji jest 40 różnych krzywych akcji, które odzwierciedlają unikalną strategię handlową dla każdej pary walutowej. Każda z tych krzywych kapitału pokazuje wynik optymalizacji z dużą liczbą przebiegów testowych i zapewnia kompleksowy przegląd wydajności każdej indywidualnej strategii.

Dzięki tej dywersyfikacji minimalizujemy ryzyko dla naszych klientów, koncentrując się na różnych parach walutowych, a tym samym osiągając szerszy spread. Jednocześnie nasze algorytmy są ukierunkowane na zrównoważone wyniki, aby zmaksymalizować potencjał długoterminowych zwrotów.

Jako klient naszego algorytmu handlowego możesz skorzystać z tej szerokiej dywersyfikacji i naszej rozległej wiedzy specjalistycznej w zakresie rozwoju sztucznej inteligencji handlowej. Zapewniamy, że każda strategia jest dostosowana do każdej pary, aby osiągnąć optymalną wydajność przy jednoczesnym zminimalizowaniu ryzyka.

Tutaj można zobaczyć krzywą equity, która podsumowuje wszystkie 40 par forex, a tym samym zapewnia ogólny obraz wydajności naszego algorytmu. Ta krzywa equity jest wynikiem starannej symulacji, w której upewniamy się, że poszczególne strategie handlowe nie korelują ze sobą i nie mają razem zbyt wysokich wypłat.

Aby to osiągnąć, używamy pewnych skryptów JavaScript, które pozwalają nam kompleksowo analizować wyniki naszych strategii handlowych. Skrypty te pomagają nam obliczać i monitorować różne statystyki, takie jak maksymalna wypłata, współczynnik Sharpe'a i średni zwrot.

Ta symulacja pozwala nam zapewnić, że wyniki naszego copytradingu opierają się na solidnych podstawach i że jesteśmy w stanie zaoferować naszym klientom zrównoważoną i zyskowną strategię inwestycyjną. Nasi klienci mogą być zatem pewni, że ich portfel jest zrównoważony i szeroko zdywersyfikowany, a wszyscy skorzystają na stabilnych wynikach.

Używamy również symulacji Monte Carlo do walidacji i optymalizacji, która jest metodą statystyczną używaną do modelowania możliwych scenariuszy poprzez symulację zmiennych losowych w określonym modelu. Symulacja ta jest przeprowadzana w celu określenia wpływu niepewności i ryzyka na wyniki modelu.

W kontekście handlu kopiowaniem, symulacja Monte Carlo jest cenną metodą szacowania potencjalnej wydajności naszych algorytmów w różnych warunkach rynkowych. Obejmuje to symulację możliwych scenariuszy rynkowych i określenie wydajności strategii handlowej w każdym z tych scenariuszy.

Symulacja Monte Carlo umożliwia nam uwzględnienie różnych parametrów, takich jak zmienność rynku, częstotliwość wygranych i przegranych transakcji oraz apetyt na ryzyko traderów. Symulacja ta umożliwia nam ustalenie realistycznych oczekiwań dotyczących potencjalnych wyników naszego handlu kopiami i zaoferowanie naszym klientom dobrze uzasadnionego narzędzia do podejmowania decyzji.

Symulacja zarządzania pieniędzmi jest kolejnym przydatnym narzędziem do szacowania potencjalnej wydajności naszych strategii w różnych warunkach rynkowych. Symulacja ta modeluje możliwe wyniki różnych metod zarządzania pieniędzmi, takich jak ustawienie poziomów Stop Loss i Take Profit, a także wielkość transakcji.

Korzystając z symulacji zarządzania pieniędzmi, możemy ocenić i zoptymalizować wpływ różnych metod zarządzania ryzykiem na wydajność naszych algorytmów. Symulacja pozwala nam przeanalizować różne scenariusze i określić, które parametry najlepiej nadają się do minimalizacji ryzyka i maksymalizacji zwrotów.

Symulacja zarządzania pieniędzmi jest szczególnie przydatna w połączeniu z symulacją Monte Carlo, ponieważ pozwala nam przetestować różne metody zarządzania pieniędzmi w różnych scenariuszach rynkowych i porównać możliwe wyniki. Symulacja ta pozwala nam zoptymalizować nasze strategie handlowe i osiągnąć optymalny profil ryzyka/zwrotu.

Wreszcie, korzystamy z analizy kontroli kapitału. Narzędzie to pozwala nam ocenić potencjalny wpływ wypłat na nasze strategie handlowe i podjąć odpowiednie środki w celu ich zminimalizowania.

Analiza kontroli kapitału może pokazać nam, jak nasze konto handlowe będzie się rozwijać w czasie i jak nasze zarządzanie ryzykiem wpłynie na naszą krzywą kapitału. Analiza pozwala nam również na uruchomienie różnych scenariuszy, aby zobaczyć, jak zmiany w zarządzaniu ryzykiem wpływają na wyniki naszych strategii handlowych.

Analiza kontroli kapitału jest szczególnie przydatna w połączeniu z symulacją Monte Carlo i symulacją zarządzania pieniędzmi, ponieważ pozwala nam zoptymalizować nasze strategie handlowe w różnych warunkach rynkowych i osiągnąć zrównoważony profil ryzyka / zwrotu. Analiza pozwala nam określić maksymalne wypłaty, które możemy zaakceptować i podjąć odpowiednie środki w celu ochrony naszych strategii handlowych przed poważnymi stratami.

Wszystkie te analizy przeprowadzamy dla prawie wszystkich par i indeksów w odstępach dziennych, dzięki czemu zawsze możemy dostosować się do aktualnego przepływu rynkowego.