Longevità di una strategia

Dal momento che non c'è un'opinione su quanto a lungo una strategia possa rimanere redditizia, e l'obiettivo di tutti qui è quello di fare soldi, non sarebbe meglio spingere una strategia redditizia ad alto rischio, piuttosto che farla funzionare a basso rischio, solo per scoprire che perde il suo vantaggio nel corso di mesi e anni?

Quindi, se avete fiducia nella strategia e dopo un paio di mesi vi sembra buona su un conto live, aumentate il rischio in modo molto elevato. Ritirate il capitale originale non appena avrete raddoppiato il vostro denaro, e non avrete più nulla da perdere...

Al contrario, con una gestione a basso rischio (ad esempio 2%), ci vorrebbero anni per ottenere un guadagno significativo senza un deposito iniziale molto elevato, con il rischio di fallimento a causa dei tempi lunghi.

Ecco perché l'ATR e le misure di volatilità per gli obiettivi di profitto e gli stop loss sono più robusti. Si adattano al mercato. Gli stop fissi (pip) non lo fanno. I pip fissi possono avere successo su singole coppie, ma non sono robusti se si usa lo stesso pip stop fisso su più coppie.

Sì, sono d'accordo sulla soglia. Anche io pensavo che la soluzione fosse questa.

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Grazie per le spiegazioni, ragazzi. Mi piace sentire come fanno gli altri per aiutarmi a sviluppare il mio metodo.

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Ragazzi, qui potete trovare interviste con i migliori trader. Per me sono di grande ispirazione. Ad esempio intervista con a.unger, p.kaufmann http://bettersystemtrader.com/

E molte risposte e idee discusse in questo thread

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Ho ascoltato tutti i suoi podcast. Grandi interviste con alcuni dei migliori trader del mondo (molti dei quali hanno scritto libri).

+1

Sebbene l'utilizzo di un maggior numero di anni di dati possa sembrare, in apparenza, una strategia migliore, non significa forse che alla fine le strategie sono semplicemente adattate a un insieme di dati più lungo? Inoltre, disporre di dati sul comportamento del mercato negli ultimi 30 anni non è una garanzia o un indicatore del fatto che il mercato si comporterà in modo simile in futuro.

Infine, anche se si correggono i gap, i picchi di prezzo e così via, non si verificano eventi simili attraverso analisi "Monte Carlo" e "What If" per trovare una strategia più robusta? Non sarebbe simile a filtrare prima il rumore dai dati per trovare un modello/strategia vincente e poi reintrodurre il rumore per verificare se il modello/strategia è ancora valido attraverso le analisi Monte Carlo/What If?

Il punto è: attraverso test che vanno oltre i pochi anni passati, ci sono guadagni incrementali da ottenere nella solidità (rispetto alla redditività) delle strategie? È solo la mia opinione, ma sono benvenute tutte le opinioni.

Ho appena ascoltato Caesar sul podcast Better Systems. Ha commentato proprio questo dibattito (test sui dati e utilizzo di tutti o segregazione).

Fondamentalmente è uno sviluppatore di strategie di successo e ha detto di utilizzare un set di dati completo. Ha dichiarato che dopo aver detto questo, sa che qualcuno ha iniziato a urlare contro il podcast in disaccordo.

Quindi grazie per il tuo punto di vista. Voglio solo tenere a mente che non c'è un modo giusto, le persone hanno successo in entrambi i modi e dovremmo condividere i nostri punti di vista perché possiamo imparare dai diversi punti di vista degli altri.

-Stearno

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