Binance Square
LIVE
LIVE
Ethereum Algotrader
--
536 views
查看原文
🎉 祝贺所有投资者更新了历史最大利润! 在最近的加密货币修正中,机器人逐渐获利,因此不幸的是,它没有达到允许根据我的资本管理策略增加风险的最低回撤水平。 昨天,在 #ETHETFS news 导致以太坊发生巨大波动之后,历史利润得到了显着更新。 遗憾的是,这并没有发生在新的风险水平上,但无论如何这都很棒! 💰 当前交易结果是 88 天内利润的 125%,最大回撤为 22%。 由于某种我不明白的原因,币安在监控中没有显示任何超过 90 天的交易历史记录(可能是因为几乎没有账户存活这么长时间......),所以我保存了一张截图以作纪念。 在市场出现如此剧烈波动(以及机器人利润随之快速增长)之后,我预计市场会像往常一样出现盘整,因此会出现回撤,希望这能增加交易量。 我将从我的账户中提取所有超过 5000 的利润,以便投资者的相对风险保持在风险管理政策定义的最低水平(每 1000 余额 0.6 手)。 #COPYTRADING #EthereumPower #ProfitUpdate #algotrading

🎉 祝贺所有投资者更新了历史最大利润!

在最近的加密货币修正中,机器人逐渐获利,因此不幸的是,它没有达到允许根据我的资本管理策略增加风险的最低回撤水平。 昨天,在 #ETHETFS news 导致以太坊发生巨大波动之后,历史利润得到了显着更新。 遗憾的是,这并没有发生在新的风险水平上,但无论如何这都很棒!

💰 当前交易结果是 88 天内利润的 125%,最大回撤为 22%。

由于某种我不明白的原因,币安在监控中没有显示任何超过 90 天的交易历史记录(可能是因为几乎没有账户存活这么长时间......),所以我保存了一张截图以作纪念。

在市场出现如此剧烈波动(以及机器人利润随之快速增长)之后,我预计市场会像往常一样出现盘整,因此会出现回撤,希望这能增加交易量。

我将从我的账户中提取所有超过 5000 的利润,以便投资者的相对风险保持在风险管理政策定义的最低水平(每 1000 余额 0.6 手)。

#COPYTRADING #EthereumPower #ProfitUpdate #algotrading

Algo_Hedge
3 / 200
7天盈亏
-1402.30
7日收益率
-20.82%
资产管理规模
$14850.01
最大回撤
21.39%
胜率
20
跟单是高风险产品,请谨慎投资并参阅风险警告
免责声明:含第三方内容,不构成财务建议,并且可能包含赞助内容。 详见《条款和条件》。
0
浏览最新的加密货币新闻
⚡️ 参与加密货币领域的最新讨论
💬 与喜爱的创作者互动
👍 查看感兴趣的内容
邮箱/手机号码
相关创作者
LIVE
@Ethereum_algotrader

创作者的更多内容

--
3. My algorithm ⚠️ Please read the following CAREFULLY before investing money in my strategy (especially the Risks section) ⚠️ Main properties of the expert: 🟢 Trend following system on $ETHUSDT futures. 🟢 No grid, no martingale, not holding loss positions for a long time. 🟢 Trades only 1 deal at a time. Next deal can be opened only after the 1st one was closed. 🟢 Each deal has a fixed SL that can only be shortened. 🟢 Uses trailing SL to maximize profit from big trends. ➡️ On the one hand, it uses some adaptive conditions to enter the trend with a relatively short SL, follow that trend with trailing SL and exit or reverse at the end of the trend. These conditions adapt to the market situation. ➡️ On the other, it has some filters to avoid multiple losses during the flat phase, which were tuned based on my original technique that I call "an optimization without optimization". It was inspired by several research articles ([1], [2], [3]) where I found the answer why most of the optimization techniques used in algotrading are fail. This approach allows to reduce an overfitting to minimum. Examples of deals: see screenshot. References: [1] D. Bailey, J. Borwein, M. López de Prado and J. Zhu, The probability of backtest overfitting, 2013, working paper. [2] D. Bailey and 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 and J. Zhu, “Pseudo-mathematics and financial charlatanism: The effects of backtest over fitting on out-of-sample performance,” Notices of the AMS, 61 May (2014), 458–471. #COPYTRADING #ethereum #algotrading #InvestingSafety #RiskManagement
--

实时新闻

查看更多

热门文章

查看更多
网站地图
Cookie Preferences
平台条款和条件