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5.风险 ⚠️ 在投资我的策略之前,请仔细阅读以下内容(尤其是风险部分 - 这就是我们从它开始的原因)⚠️ 所有历史测试均以每 1000 余额 0.5 手的风险进行(fix.lot=4)。 现在在交易中使用了一种更激进的选择。每 1000 余额可交易 0.6 至 1 手。 但只有在回撤时才会增加手数,从而显著降低风险。 (技术资讯,不重要) 如果您使用绝对被动的投资策略并在利润曲线的高点进行交易,那么在重复最大历史回撤的情况下,您的风险是您存款的❗️55%❗️(但可以超过此回撤;有5次回撤)历史 6 年内的类似规模)。 这就是为什么我强烈建议使用部分投资策略。 🟣保守策略(我用的)🟣 将您的机器人预算分为 3 个相等的部分: ➡️立即存入第一部分。 ➡️当我的存款提款达到 800$ 时存款第二部分(请参阅下面的萤幕截图如何在监控上找到它)。 ➡️当我的存款提款达到 2440$ 时,存款第三部分。 在这种情况下,重复最大历史提款将导致您的帐户出现❗️43%❗️ 提款。您的帐户将恢复得更快。 🔴积极的策略🔴 将您的机器人预算分成两等份: ➡️立即存入第一部分。 ➡️当我的存款提款达到 800$ 时存款第二部分(请参阅下面的萤幕截图如何在监控上找到它。 在这种情况下,重复最大历史提款将导致您的帐户出现❗️51%❗️ 提款。您的帐户将恢复得更快。 (请参阅下面主要交易者帐户 6 年内的回撤(美元)(蓝线是月份数)) #COPYTRADING #RiskManagement #algotrading #InvestingSafety #BuytheDips

5.风险

⚠️ 在投资我的策略之前,请仔细阅读以下内容(尤其是风险部分 - 这就是我们从它开始的原因)⚠️

所有历史测试均以每 1000 余额 0.5 手的风险进行(fix.lot=4)。

现在在交易中使用了一种更激进的选择。每 1000 余额可交易 0.6 至 1 手。

但只有在回撤时才会增加手数,从而显著降低风险。 (技术资讯,不重要)

如果您使用绝对被动的投资策略并在利润曲线的高点进行交易,那么在重复最大历史回撤的情况下,您的风险是您存款的❗️55%❗️(但可以超过此回撤;有5次回撤)历史 6 年内的类似规模)。

这就是为什么我强烈建议使用部分投资策略。

🟣保守策略(我用的)🟣

将您的机器人预算分为 3 个相等的部分:

➡️立即存入第一部分。

➡️当我的存款提款达到 800$ 时存款第二部分(请参阅下面的萤幕截图如何在监控上找到它)。

➡️当我的存款提款达到 2440$ 时,存款第三部分。

在这种情况下,重复最大历史提款将导致您的帐户出现❗️43%❗️ 提款。您的帐户将恢复得更快。

🔴积极的策略🔴

将您的机器人预算分成两等份:

➡️立即存入第一部分。

➡️当我的存款提款达到 800$ 时存款第二部分(请参阅下面的萤幕截图如何在监控上找到它。

在这种情况下,重复最大历史提款将导致您的帐户出现❗️51%❗️ 提款。您的帐户将恢复得更快。

(请参阅下面主要交易者帐户 6 年内的回撤(美元)(蓝线是月份数))

#COPYTRADING #RiskManagement #algotrading #InvestingSafety #BuytheDips

Algo_Hedge
1 / 200
7天盈亏
-631.54
7日收益率
-7.57%
资产管理规模
$15378.77
最大回撤
7.71%
胜率
0
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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
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