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London_Premium

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販売開始日 2024-01-24
自動売買 EA 取引手法 Tags ,
100
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売上上位商品

London_Premium

这款 EA 是根据伦敦时段的价格走势研究而开发的。预期收益超过 4 个点。

货币对
USDJPY
交易类型
日内交易
时间周期
M5
最大持仓数
1 持仓
最大止损
120
马丁策略
对冲
备注
GMT+2/+3

Price range: ¥0 through ¥17,480

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フォワードテスト

总盈亏
3915
总交易数
114
胜率
60.53% (69/114)
PF
1.16
平均持仓时间
379.95 分
最大持仓时间
540 分
期望值
34
月均交易次数
4.94
平仓时间订单类型开盘价收盘价交易品种持仓时间手数盈亏

买入与卖出的交易比例

买入与卖出的盈亏

按时间段划分的入场

按时间段划分的入场 (詳細)

损益日历

你曾经有过这样的经历吗?

回测显示曲线平缓上升,于是你购买了PF值在1.5或以上的EA,但实际运行后,它并没有像测试结果那样盈利,反而亏损。即使你坚持下去,它也会收敛到PF=1.1左右的波动曲线,造成意外损失,让你想要放弃自动交易。

其实我有过无数次类似的经历,从我自己开发产品的经验来看,造成这种情况的原因在于,为了让本来就没多大优势的逻辑看起来好看、好卖,开发者会尝试各种指标参数,然后事后根据实际情况设定完全没有根据的数值,使其与过去的市场价格过度拟合。

遗憾的是,买家无法仅通过回测就识破此类骗局,因此我们建议您只购买拥有长期业绩记录或值得信赖的 EA。我们在工作中注重的是不进行此类毫无意义的优化,而是花时间彻底验证其基本逻辑是否有效。

简单的逻辑,20多年来不断打破纪录

在 EA 中,交易时间至关重要。我发布了一款名为 TOKYO PREMIUM 的 EA,专注于中间价。在研究了伦敦时段的价格走势后,我发现其中存在某种模式,这种模式在过去 20 多年里一直在稳步增长。(我想详细介绍一下,但请耐心等待,因为我们会采取措施来应对像中间价这样的大量新 EA 的出现。)

预期收益高,风险/回报均衡

市场上许多 EA 都存在止损异常深而获利异常小的模式。这也有利于卖出,因为价格持续稳步上涨直至下跌,给人留下良好印象;也有利于卖家让买家误以为这是圣杯;在创建它时,这对卖家来说也很方便,因为它允许他们通过识别大额亏损交易并添加临时过滤器来避免这些交易,从而创建良好的回测。另一方面,这款 EA 不会作弊,盈亏均略低于 30 点,几乎是 1:1。如果您创建自己的 EA,您就会明白,仅凭简单的逻辑,要创建 1.3 或更高的 PF、风险回报约为 1:1 是相当困难的。

作为测试,请尝试将你的大盈利/小盈利 EA 设置为平均盈利和平均亏损约为 1:1。大多数 EA 的盈亏曲线可能会比较波动,PF 也较低。而前向测试的 PF 可能也差不多。

另一方面,预期利润也很重要。这款EA的预期利润在4个点以上,即使EA被推广,优势略有下降,或者在真实环境中受到点差的影响,它仍然可以盈利。如果这个只有1个点多一点,我就不提名字了,但是上市1000多份之后,它的优势就下降了,原本长期稳定的上涨趋势突然变成了不断亏损的下滑趋势。

不过,请注意,它并不是在购买之前随时可以赢得的圣杯。

以下是 2020 年各年的收入。

虽然2023年尚未确定,但已经有20年盈利,4年亏损。有可能让这4年盈利,然后像圣杯一样出售,但我不会这么做。原因是,如果根据业绩实际估算回撤并设定交易量,管理者可能会遭受意外损失。你是否曾经买入一个EA,拼命操作,以为一定会盈利,结果却在短短几个月内就更新了20年的最高DD,然后就束之高阁?事实上,卖家在发布EA之前就已经知道这一点,我认为很多EA因为销售获利而认为没问题,这是这个行业的一个大问题。至于我的EA,我不会进行毫无意义的优化,我会以“请做好这种DD水平的准备”的粗略状态发布。

但是,我们对其稳健性充满信心,因为从2000年到2010年以及从2010年起,PF都维持在1.3或更高水平。我们认为,除非这种逻辑被公众广泛了解,并且出现大量从事相同行业的人,否则它很有可能在几年内继续稳步上升。

价格变动

与列出的其他 EA 一样,我实际上将此 EA 用于我自己的个人操作,因此我将逐步修改价格,以避免因用户大量增加而失去市场优势。

发售后前三天售价为16800日元,之后每30瓶涨价3000日元。

トレーディング情報
この情報は「0.01ロットで運用した場合の参考値」です。実際のロットサイズに応じて変動します。

EA回测分析

胜率 58.00%
货币对
USDJPY
交易类型
日内交易
时间周期
M5
最大持仓数
1 持仓
最大止损
120
马丁策略
对冲
备注
GMT+2/+3
Quant Analyzer 1
バックテスト
Quant Analyzer 2
年別取引データ
×

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