Langlebigkeit einer Strategie

Da es keinen Überblick darüber gibt, wie lange eine Strategie profitabel bleiben könnte, und das Ziel aller hier ist, Geld zu verdienen, wäre es nicht besser, eine profitable Strategie auf ein hohes Risiko zu setzen, als sie mit einem niedrigen Risiko zu betreiben, nur um dann festzustellen, dass sie über Monate und Jahre hinweg ihren Vorteil verliert?

Wenn Sie also Vertrauen in die Strategie haben und sie nach ein paar Monaten auf einem Live-Konto gut aussieht, erhöhen Sie das Risiko sehr stark. Ziehen Sie das ursprüngliche Kapital ab, sobald Sie Ihr Geld verdoppelt haben, und dann haben Sie nichts mehr zu verlieren...

Im Gegensatz dazu würde es bei geringem Risiko (z. B. 2%) Jahre dauern, bis man ohne eine sehr hohe anfängliche Einlage nennenswertes Geld verdient, wobei das Risiko des Scheiterns aufgrund des langen Zeitrahmens besteht.

Und deshalb sind ATR und Volatilitätsmaße für Gewinnziele und Stop-Loss robuster. Sie passen sich dem Markt an. Feste (Pip-)Stops tun das nicht. Fixe Pips können bei einzelnen Paaren erfolgreich sein, sind aber nicht robust, wenn man denselben fixen Pip-Stop für mehrere Paare verwendet.

Ja, ich stimme der Schwelle zu. Das ist, was ich dachte, die Lösung wäre auch sein.

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Danke für die Erklärungen, Leute. Ich höre gerne, wie andere es machen, um mir zu helfen, meinen eigenen Weg zu entwickeln.

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Leute hier könnt ihr Interwievs mit Top Tradern finden. Für mich sehr inspirierend. Z.B. Interview mit a.unger, p.kaufmann http://bettersystemtrader.com/

Und viele Antworten und Ideen, die in diesem Thread diskutiert werden

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Ich habe mir jeden einzelnen seiner Podcasts angehört. Tolle Interviews mit einigen der besten Trader der Welt (von denen viele Bücher geschrieben haben)

+1

Auch wenn die Verwendung von Daten aus mehreren Jahren auf den ersten Blick zu besseren Strategien zu führen scheint, bedeutet dies nicht, dass man letztlich Strategien hat, die lediglich an einen längeren Datensatz angepasst sind? Außerdem sind Daten über das Marktverhalten in den letzten 30 Jahren keine Garantie oder ein Indikator dafür, dass sich der Markt in Zukunft ähnlich verhalten wird.

Und selbst wenn man Lücken, Preisspitzen usw. korrigiert, testet man dann nicht mit Hilfe von "Monte Carlo"- und "Was-wäre-wenn"-Analysen auf ähnliche Ereignisse, um eine robustere Strategie zu finden? Wäre das nicht so, als würde man zunächst das Rauschen aus den Daten herausfiltern, um ein erfolgreiches Muster/eine erfolgreiche Strategie zu finden, und dann das Rauschen wieder einführen, um zu testen, ob das Muster/die Strategie durch die Monte-Carlo-/Was-wäre-wenn-Analysen immer noch Bestand hat?

Der Punkt ist, dass durch das Testen über ein paar Jahre in der Vergangenheit hinaus, gibt es irgendwelche inkrementellen Gewinne in der Robustheit (im Gegensatz zu Rentabilität) von Strategien gemacht werden? Dies ist nur meine Meinung, und ich würde mich über jede Meinung freuen.

Ich habe gerade Caesar im Better Systems Podcast zugehört. Er hat genau diese Debatte kommentiert (Testen von Daten und Verwendung aller Daten oder deren Trennung).

Im Grunde ist er ein erfolgreicher Strategieentwickler und er sagte, dass er einen vollständigen Datensatz verwendet. Er sagte, dass er weiß, dass jemand den Podcast anbrüllte, nachdem er das gesagt hatte, weil er damit nicht einverstanden war.

Ich danke Ihnen also für Ihren Standpunkt. Ich möchte uns nur vor Augen halten, dass es keinen richtigen Weg gibt, dass Menschen auf beiden Wegen erfolgreich sind und dass wir unsere Ansichten austauschen sollten, weil wir von den unterschiedlichen Ansichten der anderen lernen können.

-Stearno

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