3. Mein Algorithmus

⚠️ Bitte lesen Sie das Folgende SORGFÄLTIG durch, bevor Sie

Geld in meine Strategie investieren (insbesondere den Abschnitt Risks) ⚠️

Haupteigenschaften des Experten:

🟢 Trendfolgesystem für $ETHUSDT-Futures.

🟢 Kein Raster, kein Martingal, keine Verlustpositionen für lange Zeit halten.

🟢 Es wird jeweils nur 1 Deal gehandelt. Der nächste Deal kann erst eröffnet werden, nachdem der erste geschlossen wurde.

🟢 Jeder Deal hat einen festen SL, der nur verkürzt werden kann.

🟢 Verwendet einen Trailing-SL, um den Gewinn aus großen Trends zu maximieren.

➡️ Einerseits verwendet es einige adaptive Bedingungen, um mit einem relativ kurzen SL in den Trend einzusteigen, diesem Trend mit einem Trailing-SL zu folgen und am Ende des Trends auszusteigen oder umzukehren. Diese Bedingungen passen sich der Marktsituation an.

➡️ Zum anderen verfügt es über einige Filter, um Mehrfachverluste während der Flaute zu vermeiden, die auf Grundlage meiner ursprünglichen Technik, die ich „eine Optimierung ohne Optimierung“ nenne, abgestimmt wurden. Sie wurde von mehreren Forschungsartikeln ([1], [2], [3]) inspiriert, in denen ich die Antwort fand, warum die meisten Optimierungstechniken, die im Algotrading verwendet werden, scheitern. Dieser Ansatz ermöglicht es, ein Overfitting auf ein Minimum zu reduzieren.

Beispiele für Deals: siehe Screenshot.

Referenzen:

[1] D. Bailey, J. Borwein, M. López de Prado und J. Zhu, The probability of backtest overfitting, 2013, Arbeitspapier.

[2] D. Bailey und M. López de Prado, The Sharpe ratio efficient frontier, Journal of Risk 15(2) (2012), 3–44.

[3] Bailey, D., J. Borwein, M. L´opez de Prado und J. Zhu, „Pseudomathematik und Finanz-Scharlatanerie: Die Auswirkungen von Backtests gegenüber Anpassungen auf die Out-of-Sample-Performance“, Notices of the AMS, 61. Mai (2014), 458–471.

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