Forex z 점수

Forex z 점수
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승리 - 손실 행진에 대한 Z - 점수 계산.
아래에 첨부 된 공식에 따라 Z-Score를 적용하여 승패 간의 상관 관계를 찾으려고합니다. 저는 패배자에게 1을, 1을 패배자에게 할당하여 배열에 넣었습니다. 승자가 승자를 따를 지 또는 패자가 패자를 따르는 지 결정하려고합니다. 내가이 열에서 비 줄무늬를 제거해야한다면 Z-Score를 적용하기 전에 무엇을 묻고 싶습니까? (비 줄무늬를 포함하면 논리적 번호가 아닌 Z-Score -125가 나타납니다)
z 점수의 공식은 다음과 같습니다.
귀하의 출처는 왜 그들이하는 일이 Z 점수인지에 대해 명확하지 않습니다. 몇 가지 배경을 제공하기 위해 그들이하는 일은 $$ \ frac>> $$을 계산하는 것입니다. 여기서 R은 실행 횟수이고 평균 및 표준 편차는 실행 횟수입니다. 그것은 실제로 Z 점수 그 자체보다 더 많은 테스트 통계입니다. 수식의 분모는 실제로 Wald-Wolfowitz 실행 테스트에서 사용 된 것과 같은 표준 편차이지만 $ N $ (평균에서 벗어남)로 나뉩니다. 달리 말의 평균에 대해 Wald-Wolfowitz 값을 사용하여 Z 점수를 계산하면 약간 다른 결과를 얻지 만, 개념적으로는 같은 것입니다.
질문으로 돌아가서 값을 계산하기 전에 배열에서 줄무늬를 제거해야하는지 묻습니다. 나는 당신이해서는 안된다는 것을 강조 할 것입니다. 주행 테스트의 포인트는 주행 횟수를 테스트하는 것입니다. 실행되지 않은 모든 것을 제거하면 테스트 통계가 더 이상 유효하지 않습니다. 분별있는 숫자를 얻지 못하면 어딘가 계산에 문제가있을 수 있습니다. 나는 이것을 시험 할 때 완벽하게 의미있는 숫자를 얻고 있었다.
원래 접근 방식의 이점은 계산하기가 매우 쉽다는 것입니다. 조금 더 정교하고 흥미로운 정보를 제공 할 수있는 다른 옵션이 있습니다. 예를 들어, 이전 기간이 승리인지 여부에 따라 주어진 확률을 추정하려고 시도하는 Hidden Markov Model (HMM)을 적용 할 수 있습니다.

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RTATC2011 & mdash; 4 일째 & mdash; Z - 점수 최적화.
일주일 전에 ATC 2011 전문가 고문의 주요 아이디어를 결정했습니다. 오늘날 EA 최적화에서 매우 중요하지만 종종 간과되는 개념에 대해 밝힐 시간이 있습니다. & # 8212; Z 점수. 그러나 Z-Score 최적화를 적용한 경험을 설명하기 전에이 흥미로운 성과 지표에 대해 더 자세히 설명하는 것이 현명합니다.
Z-Score (또는 Standard Score)는 통계 결과의 일부 집합과 주어진 관측치 간의 평균 거리를 측정합니다. Forex 시스템의 경우 이전 위치와 다음 순위 결과 간의 종속성을 측정합니다. 수익성있는 포지션을 긍정적 인 결과로 간주하고 부정적인 통계 결과로 포지션을 잃는 경우, 모든 승패, 손실, 전체 포지션의 총액과 승리 및 손실 행수를 계산하여 주어진 트레이딩에 대한 Z - 스코어를 계산할 수 있습니다 전략 또는 전문가 고문. 일반적으로 Z-Score는 -3에서 +3 사이에서 변동하지만 때로는 이러한 한계보다 위 아래로 갈 수 있습니다. Z 점수 값 0은 완전히 임의의 결과를 처리한다는 것을 의미합니다. 각 Z 점수 값은 또한 거래와의 의존도가 얼마나 큰지를 알려주는 의존성 확률 (Probability of Dependence)을가집니다. -2 이하의 값은 거래 간의 의존도가 높습니다 (> 95 %). 긍정적 인 Z 점수는 이익이되는 순위는 패한 채로 이어질 가능성이 크다는 것을 의미하는 반면 잃어버린 위치는 성공한 순위가 뒤따라야 함을 의미합니다. 마이너스 Z 점수는 수익성 높은 직위가 더 높은 수익성 순위로 이어질 가능성이 높으며 손실 위치는 더 많이 잃는 직책이어야한다는 것을 의미합니다.
Forex에서 Z-Score를 사용하는 방법?
귀하가 전문 고문 또는 거래 시스템의 Z-Score를 알고 있고 그 가치가 +2 이하이거나 -2 이하일 경우 Skip & # 8221; 잃는 위치가 예상되는 무역. 그럼에도 불구하고이 항목에 대한 이익은 생략되었습니다. 위치를 추적해야 (사실상), 다시 거래를 시작할시기를 알아야합니다.
Forex 보고서 분석기 (베타)에 거래 보고서를로드하여 Z-Score를 볼 수 있습니다.
마지막 RTATC2011 등록에서, EA는 2 개의 통화 쌍으로 잘 작동한다고 언급했습니다. & # 8212; EUR / GBP 및 EUR / AUD. 새로운 기간에 & # 8212; & # 8212; 2011.01.01부터 2011.07.01까지 EUR / AUD는 Z-Score가 -0.65로 나타 났으며 이는 최적화를위한 좋은 가치가 아니므로 건너 뛰었습니다. 반면에 EUR / GBP는 Z-Score가 +3.02로 나타났습니다. 이는 수익성이 떨어지는 지위가 교대로 나타날 가능성이 있음을 의미합니다.
수익을 낼 수있는 직책이 종료 된 후 실제 주문을 보내지 않도록 내 전문 고문 코드를 수정했습니다. 그런 다음 EA는 가상 모드로 전환하여 위치가 가상으로 만 열리고 추적됩니다 (MQL 변수 사용). 그러한 포지션이 (사실상) 폐쇄 될 때, 그것의 이익 / 손실은 & # 8212; 손실이 발생하면 실제 거래가 다시 활성화됩니다. 수익이 발생하면 가상 모드에서의 운영을 계속해야합니다. 이것이 긍정적 인 Z 점수를 위해 어떻게해야하는지입니다. 물론 부정적인 Z 점수로 작업하도록 쉽게 수정할 수 있습니다.
결과는 내 예상보다 높았습니다. & # 8212; 이익은 20,102.47 달러에서 67,638.23 달러로, 최대 하락폭은 51.59 %에서 36.59 %로 감소했습니다. 물론 ATC에서 이길 필요가있는 이익 (아직 3 개월 미만이 아니라 6 개월 동안 지속되는 경우)을 감안할 때 여전히 유리한 입장은 아니지만, 초기 이익보다 큰 개선.
이 테스트에서 사용 된 EA를 다운로드 할 수 있습니다 :
최적화 전후의 보고서 :
이 Z - 점수 최적화 계획은 당신이 백 테스트에서 Z - 점수를 측정 한 다음 향후 실사 중 많이 변경되지 않는다고 간주 함을 의미합니다. 또 다른 계획은 EA에서 Z-Score의 지속적인 측정을 구현하고 최적화 작업을 즉석에서 조정하는 것입니다. 문제는 실제 전문가 고문에게 이것을 구현하는 것이 매우 어렵다는 점이며, 그렇게해도 EA가 ATC에 참여하는 것을 늦출 수 있습니다.
이기는 위치와 잃는 위치의 비율이 매우 고르지 않을 경우 Z 점수 최적화가 다소 까다로울 수 있으며 Z 점수가 위에 있더라도 비대칭 (덜 드문 결과를 선호)하거나 완전히 건너 뛰는 것이 좋습니다. / below + 2 / -2.
다음 호 ATC 2011 Road 저널에서 나는 EUR / AUD와 EUR / GBP를 동시에 거래 할 수있는 단일 EA를 만들 것입니다.

더 나은 외환 거래를위한 확률 도구.
성공하려면 외환 거래자는 확률의 기본 수학을 알아야합니다. 결국, 숫자를 이해하고 측정 할 수있는 능력이 없으면 거래 이익을 달성하고 유지하기가 어렵습니다.
많은 거래자들은 거래 규칙을 개발하고 구현하기 위해 블랙 박스 표시기의 조합을 사용합니다. 그러나 "좋은"상인과 위대한 상인의 차이점은 실적 및 이익을 계산하기위한 지표 및 방법에 대한 이해입니다.
확률 및 통계는 forex 무역에서 개발, 시험 및 이익에 열쇠이다. 몇 가지 확률 도구를 알면 거래자가 수학 용어로 거래 목표를 설정하고 효과적인 거래 전략을 수립하고 운영하며 결과를 평가하는 것이 더 쉽습니다.
확률 및 외환 거래 통계에 대한 가장 기본적인 개념을 검토하는 것이 도움이됩니다. 확률의 수학을 이해함으로써 기계 거래 시스템 및 전문가 고문 (EA)이 사용하는 논리를 알 수 있습니다.
정규 분포.
forex 무역에있는 확율의 가장 기본적인 공구는 정규 분포의 개념이다. 대부분의 자연 프로세스는 "정상적으로 배포됩니다."
"균일 분포"는 연속체에있는 숫자가 거의 동일하다는 확률을 의미합니다. 이것은 가능한 한 균등하게 간격을 두어 개체를 가능한 한 고르게 퍼뜨린 결과로 발생하는 일종의 분포입니다.
그러나 일정한 분배 대신에 통화 쌍의 가격은 주어진 시간에 특정 지역 내에서 발견 될 것입니다. 이것은 "정규 분포"이며, 확률 도구는 그 가격이 어디에서 발견 될지에 대한 근사치를 보여줍니다.
정규 분포는 통화 쌍 가격이 특정 기간 동안 일정 수준에 도달 할 가능성에 관한 외환 거래자의 예측력을 제공합니다.
컴퓨터는 난수 생성기를 사용하여 정규 분포를 결정하기 위해 외환 가격의 평균 (평균)을 계산합니다.
많은 수의 샘플 가격이 확인되면 그래픽으로 그릴 때 종 분포 곡선이 종 모양 곡선을 형성합니다. 샘플 수가 많을수록 커브가 부드럽게됩니다.
단순 평균의 규칙은 거래자에게 도움이되지만, 정규 분포의 규칙은보다 유용한 예측력을 제공합니다. 예를 들어, 상인은 외환 쌍의 "평균"일일 가격 이동이 말하자면 50 pips라고 계산할 수 있습니다.
그러나 정규 분포는 또한 일일 가격 변동이 30 ~ 50 pips, 또는 50 ~ 70 pips로 떨어질 가능성을 상인에게 알릴 수 있습니다.
정규 분포 및 표준 편차의 규칙에 따르면 샘플의 약 68 %는 평균 (평균)의 표준 편차 내에서 발견되며 약 95 %는 평균의 두 표준 편차 내에서 발견됩니다. 마지막으로 샘플이 평균의 3 표준 편차 이내로 떨어질 가능성은 99.7 %입니다.
전문 어드바이저 (EA) 및 거래 시스템의 정규 분포 및 표준 편차 기능은 외환 거래자가 일정 기간 동안 가격이 일정 금액으로 이동할 가능성을 평가하는 데 도움이됩니다.
그러나 위험 관리 목적으로 정규 분포 개념만을 사용하는 경우 거래자는 신중해야합니다. 희귀 한 사건 (예 : 50 %의 가격 하락)이 발생할 확률은 낮아 보일 수 있지만 예측할 수없는 시장 요인으로 인해 정규 분포 계산시 나타나는 것보다 훨씬 높은 가능성이 있습니다.
분석의 신뢰성은 데이터의 양과 질에 달려 있습니다.
정규 분포 곡선을 모델링 할 때 입력 가격 데이터의 양과 품질이 매우 중요합니다. 샘플 수가 많을수록 커브가 부드럽게됩니다. 또한 불충분 한 데이터로 인한 계산 오류를 방지하려면 각 계산이 적어도 30 개의 샘플을 기반으로하는 것이 중요합니다.
따라서 샘플 거래의 결과를 추정하여 외환 거래 전략을 테스트하려면 시스템 개발자가 테스트중인 매개 변수에 대해 통계적으로 신뢰할 수있는 결론에 도달하기 위해 최소 30 개 거래를 분석해야합니다. 마찬가지로, 500 개의 거래에 대한 연구 결과는 50 개의 거래에 대한 분석 결과보다 더 신뢰할 수 있습니다.
위험을 산정하기위한 분산 및 수학적 기대.
forex 상인을 위해, 배급의 가장 중요한 특성은 그것의 수학적인 기대 및 분산이다. 일련의 거래에 대한 수학적 기대치는 계산하기 쉽습니다. 모든 거래 결과를 합산하고 그 금액을 거래 수로 나누십시오.
거래 시스템이 수익성이 있다면, 수학적 기대는 긍정적입니다. 수학적 기대가 음수이면 시스템이 평균적으로 손실됩니다.
분포 곡선의 상대적인 경사 또는 평탄도는 수학적 기대 영역 내의 가격 값의 분산 또는 분산을 측정하여 나타냅니다. 전형적으로 임의로 분산 된 값에 대한 수학적 기대 값은 M (X)로 표시됩니다.
분산은 다음과 같이 정의 할 수 있습니다. D (X) = M [(X-M (X)] 2.
그리고 분산의 제곱근을 표준 편차라고 부릅니다. 수학적 속기로 σ (σ)로 표시됩니다.
분산 및 표준 편차는 외환 거래 시스템의 위험 관리에 매우 중요합니다. 표준 편차의 값이 높을수록 잠재적 삭감이 커지고 위험이 커집니다. 마찬가지로, 표준 편차의 값이 낮을수록 시스템을 거래하는 동안 낮은 수익률이됩니다.
예를 들어, 외환 거래 시스템 테스트를위한 샘플 위험 평가는 다음과 같습니다.
거래 번호 X (Trade Gain or Loss)
위의 예제에서 적절한 샘플에 대한 30 개 거래의 최소 수를 기반으로 수학적 기대가 긍정적이라는 것을 알아야합니다. 따라서 외환 거래 전략은 실제로 수익성이 있습니다.
그러나 표준 편차가 높기 때문에 매 달러를 벌기 위해 상인이 훨씬 많은 금액을 위험에 빠뜨리고 있습니다. 이 시스템은 심각한 위험을 수반합니다.
수학의 나머지 부분은 다음과 같습니다. 이 그룹의 거래에 대한 수학적 기대를 결정하려면 모든 거래의 이익과 손실을 합한 다음 30으로 나눕니다. 이것은 모든 거래에 대한 평균값 M (X)입니다. 이 경우 평균 거래 당 4.26 달러가됩니다. 지금까지 시스템은 유망 해 보인다.
다음으로, 분산의 표준 편차를 계산하기 위해, 평균 4.26 달러를 각 거래의 결과에서 뺀 다음, 제곱하고이 모든 제곱의 합계를 합산합니다. 합계는 29로 나뉘며, 총 거래 수에서 1을 뺀 값입니다.
위에 주어진 (X) = M [(X-M (X)] 2의 분산에 대한 수식을 사용하여 다음 예에서 첫 번째 거래로부터의 계산을 확인합니다.
무역 1 : -17.08 - 4.26 = -21.34 및 (-21.34) 2 = 455.39.
동일한 계산이 테스트 시리즈의 각 거래에 대해 수행됩니다. 이 예에서 시리즈에 대한 분산은 9,353.62이고 정의에 따라이 제곱근은 표준 편차 (σ)와 같으며이 경우 96.71 달러입니다.
따라서 외환 거래자는이 특정 시스템에 대한 위험이 상당히 높음을 알았습니다. 수학적 기대는 실제로 긍정적이었으며 거래 당 평균 4.26 달러의 이익을 보았지만 그 이익과 비교했을 때 표준 편차가 높습니다.
상인은 매 기회마다 $ 96.71의 이익을 얻으려고 $ 4.26를 벌고있는 것을 볼 수 있습니다. 이 위험은 수용 가능할 수도 있고, 위험을 낮추기 위해 시스템을 수정할 수도 있습니다.
특정 거래 시스템의 위험성 외에도 외환 거래자는 정규 분포 및 표준 편차를 사용하여 Z 점수를 계산할 수 있습니다. 이는 수익성있는 거래가 거래 손실과 관련하여 얼마나 자주 발생 하는지를 나타냅니다.
승리하는 외환 거래 시스템을 개발하는 과정에서 상인은 테스트 기간 동안 얼마나 많은 수익성이있는 거래가 "무작위"였는지, 그리고 승리하는 거래를 성사시키기 위해 얼마나 많은 연속적인 거래가 용인되어야하는지 궁금해 할 것입니다.
예를 들어, 주어진 외환 거래 시스템의 예상 평균 이익이이 시스템을 거래하는 동안 방아쇠 당겨진 각 주문의 예상 손실 금액보다 4 배 적은 것으로 가정합니다.
일부 거래자는 거래가 4 번 실패 할 때마다 평균 한 건의 수익성있는 거래가있는 한 시스템이 시간이 지남에 따라 이길 것이라고 가정 할 수 있습니다. 그러나 실제 거래에서 승리와 손실의 분배에 따라, 이 시스템은 다음 승자에 대해 시간이지나면서 회복하기에 너무 깊이 무너질 수 있습니다.
정규 분포는 표준 점수라고도하는 Z 점수를 생성하는 데 사용할 수 있습니다. 이 점수를 사용하면 상인이 손실에 대한 비율뿐만 아니라 연속적으로 발생할 가능성이 많은 손실 / 손실을 예측할 수 있습니다.
양수 Z 점수는 평균보다 높은 값을 나타내고 음수 Z 점수는 평균보다 낮은 값을 나타냅니다. 이 값을 얻으려면 상인이 개별 원시 값에서 모집단 평균을 뺀 다음 그 차이를 모집단 표준 편차로 나눕니다.
x로 지정된 원시 점수에 대한 기본 표준 점수 계산은 다음과 같습니다.
여기서 μ는 모집단 평균이고 σ는 모집단 표준 편차입니다. Z 점수를 계산하는 것은 상인이 단지 모집단에서 채취 한 표본의 특성이 아니라 모집단의 매개 변수를 알아야한다는 것을 이해하는 것이 중요합니다.
Z는 모집단 평균과 원시 점수 사이의 거리를 나타내며 표준 편차의 단위로 표현됩니다. 그래서, 외환 거래 시스템의 경우 :
Z = [Nx (R-0.5) - P] / [(Px (P-N)] / (N-1)] 1/2
N은 시리즈 중 총 거래 수입니다.
R은 일련의 이기고지는 거래의 총계이다;
P는 2 x W x L과 동일합니다.
W는 시리즈 중 우승 트레이드의 총 수입니다.
L은 일련의 기간 동안 거래를 잃는 총 횟수입니다.
개별 시리즈는 플러스 또는 마이너스 연속 시퀀스 (예 : ++++ 또는 & # 8212;)로 나타낼 수 있습니다. R은 그러한 계열의 수를 계산합니다.
Z는 외환 거래 시스템이 on-target에서 작동하는지 또는 얼마나 멀리 떨어져 있는지를 평가할 수 있습니다.
마찬가지로 중요한 것은 거래자가 Z - 점수를 사용하여 거래 시스템에 무작위 순서로 예상되는 것보다 적은 수의 승자와 패자가 포함되어 있는지를 결정할 수 있습니다. 즉, 연속적인 거래의 결과가 서로 의존하는지 여부.
Z 점수가 0에 가까울 경우 거래 결과의 분포는 정규 분포에 가깝습니다. 일련의 거래의 점수는 거래 결과 간의 의존성을 나타낼 수 있습니다.
이는 정상 임의 값이 99.7 %의 확실성으로 평균 값에서 3 시그마 (3 x σ) 이상 벗어날 것이기 때문입니다. Z 값이 양수인지 음수인지에 따라 상인에게 의존성 유형을 알려줍니다. 양수 Z 값은 수익성 높은 무역에 패자가 뒤따를 것임을 나타냅니다.
그리고 양의 Z는 수익성이 좋은 무역에 수익성이있는 무역이 뒤따를 것이며 패자에게는 또 다른 손실이 뒤 따름을 의미합니다. 이 관찰 된 의존성은 외환 거래자가 위험을 관리하는 데 도움이되도록 개별 거래의 포지션 크기를 다양하게합니다.
샤프 비율.
Sharpe Ratio 또는 보상 - 변동성 비율은 외환 거래자에게 가장 가치있는 확률 도구 중 하나입니다. 위에서 설명한 방법과 마찬가지로 정규 분포 및 표준 편차의 개념을 적용해야합니다. 그것은 거래자에게 위험을 조정함으로써 거래 시스템의 성과를 확인하는 방법을 제공합니다.
첫 번째 단계는 Holding Period Returns (HPR)를 계산하는 것입니다. 예를 들어, 10 %의 이익을 가져온 무역은 1 + 0.10 = 1.10으로 계산 된 HPR이 있고 10 %를 잃는 무역은 1 - 0.10 = 0.90으로 계산됩니다.
마찬가지로, HPR은 무역 후 잔액을 거래 전 금액으로 나누어 계산할 수 있습니다. 평균 보유 기간 수익률 (AHPR)은 모든 개별 보유 기간 수익을 합산 한 다음 거래 수로 나누어 계산합니다.
AHPR 자체는 시간이 지남에 따라 외환 거래 시스템의 성과를 제대로 예측하지 못할 수도있는 산술 평균을 산출합니다. 그 대신, AHPR에서 장기 투자 수익의 무위험 이자율을 뺀 것이 거래 시스템의 표준 편차와 어떻게 관련되는지 보여주는 Sharpe Ratio를 사용하여 트레이딩 시스템의 투자 효율성을 더 자세히 추정 할 수 있습니다.
샤프 비율 = [AHPR - (1 + RFR)] / SD.
AHPR이 평균 보유 기간 수익률 일 때, RFR은 은행 이자율이나 장기 T - 채권 금리와 같은 "안전한"투자로부터의 무위험 수익률이며 SD는 표준 편차입니다.
모든 임의 값 중 99 % 이상이 특정 거래 시스템에 대한 M (X)의 평균값을 중심으로 ± 3σ 이내로 떨어지므로 Sharpe Ratio가 높을수록 거래 시스템이 더 효율적입니다.
예를 들어 정상 분포 무역 결과에 대한 샤프 비율이 3이면 3 시그마 규칙에 따라 손실 가능성이 거래 당 1 % 미만임을 나타냅니다.
정규 분포, 분산, Z - 점수 및 Sharpe Ratio의 개념은 이미 EA 및 기계 거래 시스템의 로그에 통합되어 있으며 대부분의 거래자에게는 그 유용성이 보이지 않습니다.
그러나 이러한 기본적인 확률 도구가 작동하는 방법을 알면 외환 거래자는 자동화 된 시스템이 기능을 수행하는 방식을 더 깊이 이해할 수 있으므로 거래 성공 확률을 높일 수 있습니다.
현재 성공 확률을 높이기 위해 확률 도구를 사용하고 있습니까?
훌륭한 기사. 나는이 정보를 정확히 찾고 있었다. 일련의 이기고지는 거래에 대한 R 값을 계산하는 방법을 명확하게 설명해 주시겠습니까? 이 작업을 수행하는 방법이 명확하지 않습니다. 일련의 이기고지는 거래의 총 수를 말합니다. 그것은 내가 연속 우승자를 뺀 것과 연속적인 패자를 뺀 것을 의미합니까? 따라서 내 시스템에 최대 7 회의 연속 거래가 있고 연속적으로 4 회의 거래가 상실되는 경우 총 3 또는 11이됩니까? 감사합니다 제임스.
Rechard Fleming이 말합니다.
나는 당신의 블로그를 읽고 거래 성공 열쇠를 주셔서 감사드립니다. 어느 것이 수학 계산 거래에 정말로 도움이됩니다.
고마워, Rechard. 유용하다고 생각해서 다행입니다.
이미 가중치가있는 digntal 점수 시스템으로 시스템을 구입했습니다. 청력이 약한 청각 장애인 남성이며, 이 훈련 비디오에서 말하는 내용을들을 수 없다는 것을 알고 싶습니다. 그러나, 나는 fxbook 전망 자료를 분석하기 위해 당신이 권장하는 것에 꽤 성공적이기 때문에 시스템을 차가 버릴 생각이 없습니다.
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데이비드 오초아가 말한다.
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고마워, 데이빗. 아주 기본적인 통계조차도 개선하려는 상인에 대한 경이로움을 줄 수 있습니다.
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훌륭한 기사! 오늘 밤에 나의 백 테스팅 시스템에 이러한 통계적 측정 값 중 일부를 포함 시켰습니다!
HI shaun, Z - 점수를 사용하여 현행 바가 개시 가격에서 찾은 데이터를 기준으로 가격이 올리거나 내려갈 것인지 예측할 수 있습니까? 그렇습니다. 당신이 만들 수 있습니까? 예를 들어 제가 & # 8230; & # 8230;
예. 계측기의 z 점수를 플롯하고 과거와 미래의 수익간에 명확한 패턴을 찾을 수 있습니다.

Forex z 점수
전문 고문 또는 EA는 특정 규칙에 따라 거래를 자동으로 입력하는 거래 프로그램 또는 소프트웨어이므로 외환 거래자의 개입없이 시장에 투자 할 수 있습니다.
포지션이 100 %로 위험 회피된다면 리스크는 제로가되지만 그 대가로 이익을 창출하지 못할 수도 있습니다.
헤징은 모든 유형의 시장 (증권 거래소, 외환 및 상품)에서 실행되지만 다양한 유형의 상품에 대해 수행 될 수 있습니다.
위험 회피의 목적은 미래의 움직임에 의문이있을 때 상장 회사의 자본을 시장 위험에 노출시키는 것이 아닙니다.
이 기술은 초기 거래와는 반대 방향으로 움직임을 활용할 수도 있습니다.
Zscore Diff 3 피어 EA_011.mq4.
Zscore Diff 3 피어 EA_011.ex4.
. 후행 중지 : pips.
EURUSD, GBPUSD 및 EURGBP의 예.
EURUSD 구입, GBPUSD 판매 및 EURGBP 판매.
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