Joshua, Atlanta, GA
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Señales Forex diarias
Aquí están nuestras alertas de señales diarias:
Señales Forex diarias:
Long @ 1.0740 SL 25 TP 35
Corto @ 1,0690 SL 25 TP 20, 50
Long @ 1.5310 SL 25 TP 50
Corto @ 1,5270 SL 25 TP 30-40
GBP / USD: -123 pips
Octubre 2015: EUR / USD: +257 pips, GBP / USD: -107 pips
Septiembre 2015: EUR / USD: -79 pips, GBP / USD: +236 pips
Agosto 2015: EUR / USD: +319 pips, GBP / USD: +61 pips
Julio 2015 (01.07 - 16.07). EUR: +106 pips, GBP: -123 pips
Junio 2015: EUR / USD: -169 pips, GBP / USD: +134 pips
Mayo 2015: EUR / USD: -16 pips, GBP / USD: -99 pips
Abril 2015: EUR / USD: +153 pips, GBP / USD: +392 pips
Febrero 2015: EUR / USD: +360 pips, GBP / USD: +155 pips
Enero 2015: EUR / USD: +240 pips, GBP / USD: +200 pips
Diciembre 2014: EUR / USD: +405 pips, GBP / USD: +230 pips
Noviembre 2014: EUR / USD: + 135 pips, GBP / USD: + 190 pips
Octubre 2014: EUR / USD: + 255 pips, GBP / USD: +390 pips
Septiembre de 2014: EUR / USD: + 336 pips, GBP / USD: + 424 pips
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Más información sobre LongTermEA
El objetivo de la señal es hacer entre 1-5% al mes. Las reglas de entrada se rigen por la ea, pero yo soy un comerciante manual a tiempo completo que vigila la ea en todo momento. Durante ciertos eventos de noticias voy a cambiar de la ea. El EA agrega hasta 7 veces con mayor tamaño de lote sin embargo sólo en muy raras ocasiones. El ea siempre saldrá al final del día, no importa lo que el p y l es. Así que no hay necesidad de preocuparse por el fin de semana. He probado de nuevo esto por los últimos 15 años y el drenaje máximo era 40% pero esto era debido a un acontecimiento que no habría estado funcionando durante, no obstante me advierten que tengo un nivel máximo del drenaje del 50% y voluntad Detener todos los oficios a este nivel. Nunca me he acercado y espero no, pero algo que usted necesita saber.
Simulación
Simulación - Prueba diferentes configuraciones y perfiles de riesgo
Nuestro simulador le permite ver en tiempo real lo que sería un rendimiento hipotético exacto al copiar este Proveedor de Señal. Para empezar, especifique un equilibrio de cuenta y un multiplicador de riesgo de su elección. Un multiplicador de riesgo de "1" tendría como objetivo copiar o imitar el perfil de riesgo de los Proveedores de Señal. Un multiplicador de riesgo de "2" sería el doble, "0,5" sería la mitad, y así sucesivamente.
Al pulsar Simulate, mostrará estadísticas de rendimiento, si su balance es óptimo y el riesgo general de su configuración elegida. Puede obtener más información sobre Optimal Balance y el medidor de riesgo a continuación.
Balance óptimo
Para considerar el equilibrio de una copiadora como óptimo, primero verificamos la relación entre el balance de los Proveedores de Señal contra el Balance Simulado. Utilizamos esta proporción para calcular el equivalente al tamaño del Lote Simulado. Si, sin embargo, el tamaño del lote equivalente fuera inferior a 0,01, entonces redondearíamos esto. Esto sería un comercio subóptimo, ya que sería esencialmente tomar más riesgo que el proveedor de la señal. Si todas las operaciones en el balance simulado no fueran redondeadas, tendría un equilibrio óptimo del 100%, lo que le daría los rendimientos más precisos en relación con el Proveedor de señal en cuestión.
medidor de riesgo
Al simular su perfil (equilibrio y multiplicador de riesgo), también es prudente considerar el draw-down. Es recomendable no considerar un draw-down mayor del 66%. Al pulsar Simulate, verá esta ayuda visual arriba.
Tenga en cuenta que esta simulación asume que la moneda de su cuenta es la misma que la del Proveedor de señal en cuestión o que está utilizando el Método de gestión de dinero de lotes dinámicos.
Las divisas spot y CFD (Contract For Difference) implican un riesgo sustancial y siempre existe el potencial de pérdida. Sus resultados comerciales pueden variar. Debido a que el factor de riesgo es alto en el mercado de divisas de comercio, sólo genuino "riesgo" los fondos deben ser utilizados en dicho comercio. Si usted no tiene el capital adicional que usted puede permitirse perder, usted no debe negociar en el mercado de divisas. No se ha ideado ningún sistema de comercio "seguro", y nadie puede garantizar los beneficios o la libertad de la pérdida. Los resultados anteriores no son indicativos de resultados futuros.
Los resultados hipotéticos de rendimiento tienen muchas limitaciones inherentes, algunas de las cuales se describen a continuación. No se hace ninguna representación de que cualquier cuenta tenga o sea probable obtener ganancias o pérdidas similares a las mostradas. De hecho, hay frecuentemente fuertes diferencias entre los resultados de rendimiento hipotético y los resultados reales logrados posteriormente por cualquier programa de comercio en particular.
Una de las limitaciones de los resultados de rendimiento hipotético es que generalmente se preparan con el beneficio de la retrospección. Además, el comercio hipotético no implica riesgo financiero, y ningún registro de operaciones hipotético puede explicar completamente el impacto del riesgo financiero en la negociación real. Por ejemplo, la capacidad de soportar las pérdidas o adherirse a un programa de comercio particular a pesar de las pérdidas comerciales son puntos importantes que también pueden afectar adversamente los resultados comerciales reales. Existen numerosos otros factores relacionados con los mercados en general o con la aplicación de cualquier programa específico de negociación que no puedan tenerse plenamente en cuenta en la preparación de resultados hipotéticos de rendimiento y que puedan afectar negativamente a los resultados reales de negociación.
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Teorías Económicas Tradicionales Del Comercio
Permítanme responder a las dos preguntas más simples pero quizás más importantes que cada comerciante debe en algún momento preguntarse a sí mismo;
¿Qué son los mercados financieros?
¿Cuáles son las verdaderas fuerzas intrínsecas detrás de la acción de los precios?
Después de hacer estas dos preguntas a tantos colegas que pude a lo largo de los años, he llegado a la conclusión de que, a pesar de la convicción indiscutible con la que han respondido, ninguno de ellos se da cuenta de la complejidad del asunto; Y lo que es peor, ninguno ha notado seriamente que el pensamiento apropiado es la única manera de intentar cierto grado de predicción.
La negociación de los mercados financieros conlleva consecuencias económicas y requiere un proceso de toma de decisiones orientado a minimizar el riesgo y maximizar los beneficios ( "mejora de la eficiencia"). Económicamente hablando, el "riesgo" no se relaciona con la pérdida potencial que debe infligirse al tomador de decisiones, sino con el nivel de incertidumbre que rodea el resultado de cualquier decisión dada, ya sea positiva o negativa. Análogamente, la "maximización de utilidades" puede describirse como la derivada de la curva de beneficios; En otras palabras, el nivel por el cual el riesgo creciente no corresponde a un aumento en el beneficio, es decir, encontrar el equilibrio.
Un ejemplo puede ilustrar mejor lo anterior. Imagine que usted está conduciendo al hospital a la medianoche con un pariente herido acostado en el asiento trasero de su coche cuando una luz roja aparece. Dejando a un lado las consideraciones legales y éticas, su mente comienza naturalmente un proceso de toma de decisiones sobre si parar el automóvil o ignorar el signo.
Recuerde, cualquiera de las decisiones tiene consecuencias (económicas) que ignora en ese momento, pero que, sin embargo, puede intentar anticipar racionalmente.
Si usted para el coche, no sólo podría elogiar a sí mismo por ser un buen ciudadano, sino que también evitará tener que pagar una multa de tráfico, Sin embargo, al hacerlo, se prolongará el dolor y el sufrimiento de su amada que también podría traer consecuencias desastrosas en su salud. Por otro lado, podría priorizar la salud de su pariente ignorando el semáforo, pero esto también aumentará el riesgo de colusión. A pesar de la complejidad del dilema al que ahora se enfrentan, usted tiene algunas herramientas cognitivas a su disposición proporcionadas por su propia experiencia y conocimiento. Por ejemplo, puede intentar evaluar la gravedad de la mala condición de su pariente simplemente echando un vistazo a su apariencia; Y por la observación de sus alrededores se podía darse cuenta si hay o no hay cámaras de vigilancia u otros coches cerca. Independientemente de la decisión final que tome, al final su racionalidad junto con la información recogida por su perspicacia le permitirá comportarse de manera eficiente.
Gráfico 1. Representación gráfica de un proceso eficiente de toma de decisiones.
El comercio de los mercados financieros es en cierta medida similar al ejemplo de decidir si respetar o no el semáforo; En ambos casos las decisiones que usted toma son el resultado de su intento racional de equilibrar el riesgo contra el beneficio esperado de manera eficiente, es decir, alcanzar ese nivel donde el riesgo adicional no aumenta el beneficio, o sólo lo aumenta marginalmente. Otros factores tales como las emociones o una personalidad inclinada al riesgo del sujeto pueden conducir a resultados totalmente diferentes, pero éstos nunca podrían ser eficientes en el sentido económico. Sin embargo, es francamente cierto que el comercio es con diferencia una de las actividades más complejas que hay, una realidad que lo hace prácticamente inalcanzable para la mayoría de la gente. Su complejidad se deriva de la dificultad de obtener información / herramientas de alta calidad que ponen en peligro el proceso de toma de decisiones del comerciante.
Deficiencias inherentes a la información tradicional-Métodos colectivos
Quisiera explicar qué tipo de información se pone a disposición de la mayoría de los comerciantes y cómo diseñamos nuestro método único de predicción del mercado. Aquellos que comienzan el proceso de convertirse en "comerciantes expertos" son muy pronto dadas una conferencia sobre lo que se vende como esencial e indiscutible, a saber, que el análisis de mercado consiste en un enfoque técnico y fundamental de dos niveles.
El "análisis técnico" se realiza típicamente a través de un gran número de herramientas que incluyen pero no se limitan a los llamados "indicadores técnicos" y el dibujo de líneas, ondas, canales, círculos, niveles de inflicción (soporte y resistencia), etc. Todos los cuales se supone que "leen" el desarrollo de precios históricos en un intento de "predecir" su dirección futura, su intensidad y alcance real.
El "análisis fundamental" se describe generalmente como el proceso de entender y aplicar la teoría económica "probable" condensarse como "datos económicos", es decir, "leer" la coyuntura económica de un país dado, los analistas fundamentales afirman que pueden retratar el nivel de Apreciación de los participantes del mercado dan su moneda.
Aunque no niego la importancia relativa del enfoque analítico "tradicional", a lo largo de los años me he vuelto más consciente de sus inexactitudes a medida que mi comprensión de las "fuerzas ocultas" se hizo más sólida. Dicho de otra manera, la técnica de tapar un montón de "indicadores técnicos", dibujar unas pocas líneas en los gráficos o captar algunos conceptos macroeconómicos como el crecimiento, el empleo, la inflación o la política monetaria llevados a cabo por los bancos centrales carece de suficiente predicción A menos que se incluyan otras fuentes de información; De lo contrario cualquier estudiante de tercer año de economía podría convertirse en millonario.
Además, todos los comerciantes al por menor se han enfrentado regularmente a situaciones en las que la evolución de los precios no parece coincidir con ninguna previsión ni responder a los enfoques ampliamente consentidos por los analistas. Sin embargo, siempre es posible encontrar explicaciones "bien sostenidas" después, que contienen teorías que parecen ser "mágicas" o simplemente adaptadas a las especificidades del caso bajo escrutinio. Esta dura realidad refuerza la idea de que el forex sea un "club selectivo" donde sólo se invita a unos pocos comerciantes comerciales, es decir, "grandes bolsillos" con bajos costos de transacción que facilitan la toma de decisiones colectiva. Además, los denominados "sentimientos" o "indicadores contrarios" como el COT o el SSI proporcionados por algunos corredores de mercado corroboran objetivamente este argumento. Sin embargo, siendo forex el mercado líquido más (si no uno de los más) en todo el mundo, las probabilidades de que algunos participantes puedan dictar unánimemente las reglas bajo las cuales se desarrolla la acción del precio es simplemente inútil.
Necesitamos una nueva perspectiva para entender mejor la complejidad de la divisa y explicar por qué la mayoría de los comerciantes (minoristas) fallan. En primer lugar, el comercio implica un proceso de toma de decisiones cuya eficiencia depende del grado en que la información recogida sea precisa y suficiente. En segundo lugar, ya sea técnico o fundamental, el análisis de mercado "tradicional" no es más que un método para recopilar información. El problema es que la información relacionada con la liquidez, el volumen, el sentimiento, el posicionamiento especulativo, entre otros, no sólo es vital por constantemente descartada por tales metodologías. Admito que la objetivación de esta información es bastante complicada (ha tomado mi equipo y yo más de 1 año), por lo que la mayoría de los comerciantes incurren en el error común de confiar ciegamente en análisis, comentarios, previsiones, etc. Aunque algunos analistas tienen en cuenta a todos los buceadores del mercado, no se puede olvidar desde donde vienen sus nóminas, a saber, los corredores de mercado, los bancos y los fondos de alto riesgo Cárteles, por mencionar sólo algunos. Desafortunadamente, toda la industria parece patrocinar un bombardeo permanente de información insuficiente y contradictoria con el único propósito de imprimir nuevos lotes de liquidez a los mercados; Liquidez que después se aprovecha sólo unos pocos comerciantes. Para resumir, no hay nada "paranormal" sobre el comercio y rechazo también francamente la existencia de teorías conspiración-sabias. En cambio, tenemos un problema de sesgo, información escasa y conflictiva que se proporciona a las masas a través de esquemas concertados directamente correlacionados con su complejidad.
He preparado 3 escenarios de riesgo de eventos para ejemplificar cómo las metodologías analíticas tradicionales resultan insuficientes para predecir el futuro desarrollo de la acción de precios. Al hacer la selección me di cuenta de lo difícil que era encontrar casos en los que el comercio exitoso habría sido posible a través de medios ordinarios. Los tres ejemplos que estoy a punto de mostrar se refieren a piezas de datos económicos "de alto impacto" (es decir, datos con el verdadero potencial de generar altos niveles de volatilidad) que caen dentro de la predilección de los comerciantes, ) Y las reuniones de política monetaria celebradas por el Banco de Reserva de Australia (RBA) y el Banco Central Europeo (BCE). En primer lugar destacaré las inconsistencias de las metodologías técnicas y fundamentales tradicionales antes de introducir la importancia de utilizar otras fuentes de información.
Cuadro 1. Comparación analítica sobre el impacto de los PFN en el EUR-USD durante un período de 13 meses.
Los llamados PFN consisten en diferentes tipos de datos, siendo los más relevantes NFP (el número de nuevos puestos de trabajo creados en el último período), Tasa de desempleo (el número de personas que no han encontrado empleo en términos porcentuales ), PFN Privada (Número de empleos creados por agencias no gubernamentales) y Tasa de Participación (cuántas personas estaban buscando activamente un empleo). Cada uno de los datos incluye cifras relacionadas con las emisiones anteriores, previstas y reales.
Comprender los datos es crucial. El primer problema que los comerciantes deben tratar es decidir qué tipo de datos es el más importante. Por ejemplo, si el PFN real que ha superado la expectativa puede ser considerado como un claro signo de mejora económica en el mercado de trabajo si y sólo si disminuye el desempleo; Sin embargo, el desempleo puede aumentar realmente a pesar de los trabajos mejores que esperados creados si la participación crece. El segundo problema más común es cómo medir la robustez de los datos, es decir, su claridad como generación de tendencias. Para simplificar, he establecido un proxy que llamo "desviación", que no es más que el cambio porcentual entre la liberación real y el promedio entre la anterior actualizada y las cifras previstas. También incluyo tres tipos de valores de "intensidad" como la fluctuación basada en pips en el precio después de la publicación de los datos, es decir, "contrarian" (contra la dirección esperada), "matching" (en línea con la dirección esperada) y "daily "(El rango construido en el día de negociación del evento tiene lugar). Además, he incluido la información cualitativa que llamo "Price Bias Afterwards", que corresponde a la dirección con la que se espera que el precio se desarrolle ( "esperado"), la dirección que ocurre después de que la volatilidad a corto plazo se establezca Digerido los datos dados ( "Duradera") y la "tendencia implicación" de la liberación, es decir, si tenía el poder de generar o continuar una tendencia en el precio ( "Trending Reaction").
La Tabla 1 muestra claramente cómo lo que realmente tiene sentido no lo hace. Por ejemplo, uno podría esperar que los lanzamientos con las desviaciones más altas serían a su vez aquellos con las más altas intensidades y el poder de tendencia más fuerte. Sin embargo, sólo el que tuvo las cifras de desviación más altas (ocurridas el 11 de noviembre de 2015) tuvo las mayores intensidades diarias y coincidentes; Aunque para los próximos 3 más altos la intensidad de coincidencia es mayor que la contraria. Me refiero a aquellos valores por encima de | 50 | que están coloreados en verde. Sólo el 38% de las veces que los PFN tenían un poder de tendencia significativo y sólo el que tenía la cifra de desviación más alta tenía implicaciones tendenciales verdaderas (aunque sólo continuidad bajista). Por otra parte, el NFP con la mayor intensidad diaria (5 de junio de 2015) tenía una desviación apenas por encima de la media, aunque teniendo un efecto de tendencia contraria sobre el precio. Aún más preocupante es que el 75% de los PFNs en 2015 establecen lo que la literatura describe como trampas (alcistas o bajistas) donde no son importantes las consideraciones técnicas ni fundamentales. Como conclusión, el riesgo de evento que se considera como el "santo grial" en el mundo comercial ofrece muy pocas oportunidades de lucro.
Gráfico 2. PFN el 6 de febrero de 2015 en un gráfico de 4 horas de tiempo EUR-USD.
El Gráfico 2 muestra cómo el PFN con la menor desviación en los últimos 13 meses podría, sin embargo, lograr generar los terceros niveles de volatilidad más altos con una intensidad diaria de 174,6 pips. Sin embargo, su falta de impulso condujo a un patrón constructivo contraria alcista, una típica trampa bajista para los comerciantes de mediano a largo plazo. Una mejor comprensión de las fuerzas "ocultas" como la estacionalidad, la liquidez, el posicionamiento, el sentimiento y los temas predominantes podrían haber ayudado a los operadores inexpertos a evitar esperar un seguimiento que nunca podría suceder.
Gráfico 3. PFN el 6 de febrero de 2015 en un gráfico de tiempo semanal EUR-USD.
Permítanme explicar brevemente estos factores. Como muestra el Gráfico 3, la teoría de la estacionalidad sugiere que, por un lado, el enorme desplome de precios desde el área de 1,40 en mayo de 2014 hasta 1,10 en febrero de 2015 ya había consolidado dos grandes ventanillas de volatilidad; Y debido a la falta de claridad de la impresión de datos reales (lectura de desviación deficiente) era más probable que el precio siguiera un patrón de consolidación-constructiva que retomando una tendencia de continuación bajista. Por otro lado, el análisis histórico aconseja que siendo el segundo y cuarto trimestres del año los que tienen mayor liquidez de mercado y teniendo en cuenta el sentimiento bajista extremo de los comerciantes minoristas, febrero no ofreció las mejores condiciones para anticiparse a un seguimiento . Del mismo modo, el área de 1.10 era una confluencia de área muy congestionada con niveles de Fibonacci de reversión a largo plazo a largo plazo y ampliación (véase el grupo en el gráfico). Dicho de otra manera, todo lo anterior indica una falta de impulso, así como la necesidad imperiosa de un nuevo lote de liquidez.
Gráfico 4. PFN el 8 de mayo de 2015 en un gráfico de 4 horas de tiempo EUR-USD.
Abril ofrece otro gran ejemplo de una trampa comercial impulsada por la distorsión de la lógica y la insuficiencia del análisis tradicional del mercado. A pesar de que los datos eran claramente bajistas con un valor de desviación del 44,33%, la intensidad contraria era más de tres veces mayor que la coincidente; Además, la reacción duradera y de tendencia fue claramente alcista. Como cuestión de hecho, el precio se necesita menos de tres días de negociación para reanudar la tendencia al alza que por cierto también estaba circunscrito (como muestra el gráfico 5) dentro de un patrón constructivo de mediano plazo.
Gráfico 5. PFN el 8 de mayo de 2015 en un gráfico de tiempo semanal EUR-USD.
Una vez más, una mejor comprensión de las fuerzas del mercado "ocultas" se hizo útil para evitar la trampa bajista. Por un lado, el evento bajo escrutinio se produjo en medio de una transición de temporada-ventana desde el segundo del tercer trimestre del año, lo que significa que la volatilidad ya estaba severamente moderada. La estacionalidad también sugiere la necesidad de completar el patrón en la parte superior de la zona de apoyo ahora de resistencia en torno a 1,10. El lector también debe recordar la política monetaria relativa como el tema general más importante y el equilibrado posicionamiento minorista de la época. En aquel entonces, mientras que el BCE ya había desplegado la mayor parte de su artillería de relajación y los participantes del mercado no podían anticipar una postura aún más perversa, el movimiento de normalización esperado de la FED ya había sido totalmente tasado in Sin necesidad de mencionar, La trampa victoriosa debido al patrón constructivo a medio plazo (pero de tendencia bajista).
Gráfico 6. El BCE el 3 de diciembre de 2015 en un horizonte temporal de 4 horas EUR-USD.
El segundo ejemplo se refiere a la peor trampa bajista de 2015. El 3 de diciembre de 2015, el Sr. Dragui, Presidente del Banco Central Europeo ofreció, con su retórica única y bien conocida poco clara y quizás no transparente, otro claro ejemplo de lo que un Banco Central no debe hacer en clara violación de su mandato. Todo comenzó durante la reunión de octubre (22) cuando el BCE dejó claro que es probable que se hicieran más esfuerzos como medios para hacer frente a los desequilibrios de riesgo y crédito en toda la zona euro, así como para luchar contra las presiones deflacionarias. Desde entonces, los mercados aprovecharon cada uno de los principales riesgos de los eventos para fijar el precio en un tema relativo de política monetaria mejorado por las palabras del Sr. Dragui. El problema es que a pesar de que el BCE ha bajado el tipo de facilidad de depósito de -0.20% a -0.30% como se pronosticó el par de cielo disparó un asombroso 460 pips que se convirtió en la corrección alcista más profunda (rally) desde 2009. Lo que capturó mi atención fue la Silencio muy prolongado de los analistas de mercado y sitios web dedicados que convenientemente explicó la medida como "normal" debido a que el BCE no ha "suficientemente" cumplido las expectativas. Debo atreverme a decir que el BCE podría haber hipotecado las finanzas de la UE para las próximas diez generaciones y que el precio se habría desarrollado de la misma manera (quizá con menos violencia).
Gráfico 7. ECB el 3 de diciembre de 2015 en un gráfico semanal EUR-USD.
Entonces, ¿cuáles fueron las fuerzas ocultas detrás de tal movimiento? En primer lugar, la reanudación de una tendencia que implica la ruptura de un mínimo de varios años requiere más que datos convincentes; De hecho, también necesita las condiciones adecuadas de estacionalidad, posicionamiento y liquidez. El análisis histórico de la estacionalidad sugiere no sólo que diciembre tiende a ser menos benevolente con el USD, sino también que la volatilidad se agota junto con la liquidez y la participación en el mercado. Esto se debe a las consolidaciones contables típicas realizadas por los grandes jugadores en esta época. Además, una trampa bajista era una buena manera de inducir nuevos lotes de liquidez y un cambio de reposicionamiento de los comerciantes minoristas (también conocidos como no comerciales).
En la medida de mis conocimientos, ir más allá de las herramientas analíticas tradicionales podría haber ayudado a los comerciantes a evitar fácilmente tal trampa. Por otra parte, tengo que decir con orgullo que mi sistema de comercio con éxito este evento con una precisión notable (véase el gráfico 8), mientras que muchos comerciantes incurridos en grandes pérdidas.
Gráfico 8. Cómo mi sistema de prueba de Dragui intercambió con éxito una trampa bajista con notable precisión el 3 de diciembre de 2015.
El tercer ejemplo viene en nombre de otro miembro del cartel bancario neoliberal mundial, el Banco de Reserva de Australia (RBA). A lo largo del año, el RBA entregó declaraciones poco claras ya veces contradictorias que fueron utilizadas por aquellos pocos con información privilegiada para atrapar a los comerciantes no comerciales con la guardia baja. Una vez más, las herramientas analíticas tradicionales resultaron ser insuficientes para negociar con éxito los riesgos de la política monetaria de Australia.
Gráfico 9. Reuniones de Política Monetaria de la RBA de enero a abril de 2015 en un gráfico de AUD-USD de 4 horas de duración.
El Gráfico 9 muestra cómo los inesperados datos de empleo inesperados de enero se olvidaron pronto cuando el Sr. Steven, presidente de la RBA insistió una vez más en el valor excesivo del dólar australiano. Es decir, por lo menos comúnmente descrito como el disparador fundamental de la siguiente pierna bajista de 0,83 a 076. La parte extraña es que los mercados no pronosticaron el siguiente recorte de tasas en la reunión de febrero (3) cuando en realidad era tan pálido el tono Conductor principal (el único conductor en realidad) de ese movimiento de 600 pips. De todos modos, la tasa "inesperada" redujo la liquidez hasta agotarse justo en el nivel de extensión de 100 Fib. Como resultado, 24 horas después el precio había vuelto completamente a los niveles previos al evento, entrando en un patrón de variación de varias semanas aunque de tendencia bajista.
Gráfico 10. Reuniones de política monetaria de la RBA de abril a julio de 2015 en un gráfico de AUD-USD de 4 horas de duración.
Una sucesión de trampas bajistas y alcistas caracterizó la subsiguiente Reunión del RBA en el segundo y tercer trimestre de 2015. Por ejemplo, el 7 de abril, los mercados usaron el tono sombrío de Mr. Stevens para formar un patrón de inversión de triple fondo que fue seguido por el reexamen de El área de confluencia de 0,81; Aunque los mercados habían pronosticado una nueva reducción de los tipos de interés que se materializó en la reunión de mayo, es decir, otra trampa bajista, pero de corta duración, dentro de un patrón constructivo más amplio. A mediados de mayo, los comentarios de los funcionarios de las Reservas Federales sirvieron para articular un reposicionamiento especulativo alcista en USD (concertado en todos los ámbitos), que coincide con el segundo trimestre del año. En la reunión de junio (2), el enfoque neutral del RBA fue "considerado" por los analistas de mercado como el comienzo de un patrón constructivo ascendente a largo plazo; Sin embargo, terminó unos días después de haber sido secundado por un movimiento de 260 pips. Nuevos lotes de comentarios dovish de los funcionarios de RBA desencadenó la reanudación de la tendencia bajista, sólo que con menos intensidad esta vez.
Gráfico 11. Reuniones de Política Monetaria de la RBA de agosto a diciembre de 2015 en un gráfico de AUD-USD de 4 horas de duración.
Como muestra el Gráfico 11, el desarrollo de la nueva pata plurianual hasta el 0,7 no fue motivado por ningún riesgo de evento, sino por la inercia (sentimiento sesgado bajista). In fact the RBA September (1st) meeting was used as a pretext to enhance fresh flows of liquidity by flipping over the already squeezed bear positioning of non-commercial traders which in turn coincided with an exhaustion in price. The October (6th) Meeting determined no change in policy-making, although price continued to develop a short-lived bullish constructive pattern up the previous support now resistance extension area at around 0.73. Similarly, the November (3rd) Meeting, followed by the October NFP resulted in well-elaborated bullish and bearish traps successively.
Implemented Methodology To Overcome Inefficiencies
As “imperfect” as financial markets are, a scientific approach to price action requires the implementation of a unique methodology that goes beyond traditional descriptive means of the supply and demand laws while accounting for the real underlying forces. If there is one thing my vast experience as a professional trader has taught me is that liquidity, seasonality, speculative positioning and trading sentiment (among others) are the essential market forces. I have spent the last two years designing a methodology that could objectivise these drivers into a workable strategy, by incorporating advanced statistical tools, artificial intelligence modes for robust pattern recognition and setting optimization, and of course the acknowledgement of the trading costs.
Step I. Implementation of Gann’s seasonality Theory.
Describing my system as probabilistic is self-explanatory of the implemented methodology. The first step was to procure for the correct infrastructure to achieve statistically robust results. Now, statistic robustness is only achievable with accurate, well documented and vast data samples.
Graph 12. Examples of price ticks for the EUR-USD
Seasonality theory was applied to establish the correct time-frame within to perform robust statistical analysis. I have acquired price ticks for 14 assets including all majors and the most liquid cross-pairs, from 2009 to 2015, which corresponds to a “macro-window” that is expected to include, at least from a theoretical viewpoint all possible market conditions, from extremely flat to highly volatile. As graph 12 shows, the ticks include relevant cost-related information such as spread and slippage as well as the bid and ask prices.
Step II. Backtesting and Analytical Software nick-named “Dexter”.
The second step was to develop a backtesting and analytical software we have nicknamed as “Dexter”, which in Latin means the “right hand”. Designed to accurately process billions of price ticks data, Dexter is fully written in performant C++ including metaprogramming and Cuda C; it is a zero cost abstraction layer over the core, so that strategy programming is no longer about dealing with the tick files and candle generation. The aforedescribed program is running on a 24 Core Server, which has enabled us to perform a vast number of runs simultaneously. We have also data mined each run through a Python / R program to process results and further optimized our strategy settings in a real professional fashion. Graphs 13 and 14 show Dexter’s unique features.
Graph 13. Dexter’s Core Engine. Programming an Automatic GUI generation from given settings.
Graph 14. Programming Process of “Dexter”.
Step III. Modeling of Real Market Drivers.
The third step consisted in modeling what I describe as the real forces of price action, i. e. liquidity, volatility, sentiment, speculative and non-speculative positioning, etc. We confirmed that understanding such drivers prevents trading traps as those in the three examples above. I must admit that this was the most complex stage in the research and development process. With the assistance of a worldclass professor of economics, it took me over two thousand formulas to cover all drivers. Graph 15 shows a tiny fraction of how I modelled volatility.
Graph 15. Mathematic Algorithms to Model Volatility.
Step IV. Sources of Signals.
A forth step was about the development of what I call “sources of trades”, i. e. sound trading ideas of how to objectivize market inefficiencies (i. e. temporary price imbalances resulting from external factors) as price clusters (areas which means are inflection price levels) over short-to-mid-term periods. Graph 16 shows an example of one of the six sources of trading I have so far designed on a 4-hours’ timeframe. It is worth mentioning that different sources can generate contradicting trading opportunities simultaneously and that such opportunities (i. e. signals) can refer to call or put scenarios (i. e. signals to buy or sell a given asset); similarly signals are generated on different time frames and have varying “intensities” (likelihood of success).
Graph 16. Example of cluster recognition on a 4-hours’s time-frame for the EUR-USD.
Step V. Artificial Intelligence and Conciliatory Rules
The fifth step consisted in the implementation of artificial intelligence (AI) modes for pattern recognition and setting optimisation. Put it simpler, AI helped us conciliate conflicting sources of signals within multi-periods layers by establishing a pattern-wise probabilistic grading system. It also proved essential for applying and optimizing my intra-asset and risk-management rules. Graph 17 below describes Machine Learning, perhaps the easiest AI Mode.
My “intra-asset” and “intra-sources” rules enable the system to “process” signals simultaneously generated by two or more sources and/or in different currency pairs. Put it differently, they allocate that portion of the initially taken and then deleveraged-in-profit risk from an existing signal into emerging opportunities. For example, if two or more signals happen to be detected at the same time, the system places the one with the highest value (i. e. probabilistic ration) while discarding the other(s); new signals in the same and/or on a different time-frame, and/or generated by another source will only be traded after all or part of the risk of the placed position is discharged. Thus, signals cannot be categorized as “trending” or “reversal” ones; instead, the system permanently scans the markets for trading opportunities, and carrying out a grading process it combines them in a compatible fashion.
Graph 17. A pictorial description of “Machine Learning”, one of the several artificial intelligence modes implemented.
Optimisation Process
It is time to combine all ideas into something tangible. For that I am presenting you the different optimization stages; for simplicity I have chosen the EUR-USD on a 4-hours timeframe. The following graphs sequentially describe the process of turning a simple trading concept into a marvelously system by correctly objectivizing the real market forces and applying advanced artificial intelligence and statistical methodologies.
Graph 18. Results of a typical “white strategy” on the EUR-USD over 7 years.
The results introduced by Graph 18 correspond to those a good trader would have reached over 7 years after applying a typical “white strategy”, i. e. a trading system that lacks any statistical robustness. Needlessly to say, neither technology nor advanced trading knowledge has been implemented, except for a couple of technical indicators and certain logic of how financial markets develop. Despite of having reached reasonably good profit over time, this strategy carries severe risks due to the several sharp drawdowns.
Graph 19. Results after applying liquidity proxies on the EUR-USD over 7 years.
After applying some proxies of liquidity results improve as shown in Graph 19; not only drawdowns are less sharp (i. e. lower risk of burnout) but periods of stagnation (i. e. time intervals where the profit curve does not reach “higher highs”) shortens while “sacrificing” just a few trades in the process. Nevertheless, implied risks are still high suggesting more work was required.
Graph 20. Results after accounting for trading costs as optimization filters on the EUR-USD over 7 years.
Dynamic trading costs such as spread and slippage are very sensitive to sharp near-term fluctuations in price, typically associated with temporary dysfunctionalities caused by economic and/or political event risks. Perhaps the main troublesome consequence traders must face in such scenarios is the increased possibility that such fluctuations, sometimes remained unnoticed (usually described as “noise”) activate their pending orders, thus invalidating what otherwise could have been sound setups. Whereas spread is the floating fee charged by brokers, slippage can be defined as the price difference between two consecutive ticks; both costs can be used as proxies to efficiently detect and avoid the aforedescribed problem. Graph 20 shows how accounting for trading costs helps to filter less than 4% of the trades that were responsible for 17.5 % of unrealized profit (from $157,959 to $134,426); Moreover, only 94 of such situations (in 7 years) lowered the depth of the worst drawdown about 50% and lowered the risk of burnout from high to moderate.
Graph 21. Results after adding speculative positioning optimization filters on the EUR-USD over 7 years.
As I have repeatedly explained throughout this text, speculative positioning (SP) is one of the most relevant drivers of price action; and it is actually the most complex to objectivise as it is closely related to other forces such as trading sentiment, volatility seasonality and to some extent liquidity. Statistics theory warns of “overfitting” as the most frequent and dramatic mistake researchers can make as it has the potential of seriously compromising robustness; therefore it is crucial to properly conceptualized SP in its essence, i. e. to avoid distorting references to forces that should be separately objectivized. Instead of resorting to commonly-used indicators such as SSI or COT, which suffer of having a very limited scope due to the relatively small size of the data samples used, I objectivized SP by measuring the relative price strength of any given asset in relation to an indexed pool of assets accounting for correlation ratios and from different timeframes. As Graph 21 shows, the impact of this approach is simply staggering; it did not only maximize profit but also lowered the amount and intensity of drawdowns.
Graph 22. Optimization of low-volatility trades on the EUR-USD over 7 years.
One of the many purposes served by artificial intelligence was to recognise the optimal threshold pattern used to group trades into high and low volatility classes, and to separately apply the proxies I designed as filters. Graph 22 shows how the low-volatility groups performed over 7 years, simply amazing.
Graph 23. Optimization of high-volatility trades on the EUR-USD over 7 years.
It can be appreciated in Graph 23 how optimisation is better enhanced in the high-volatility group. This group contains fewer traders than the low-volatility class due to the impact that the trading costs proxies had on the sample; which is actually a very good indication that overfitting was properly tackled.
Graph 24. Aggregated low and high volatility results separately optimized on the EUR-USD over 7 years.
The optimization process my team and I went through consisted of two main chapters. Whereas the first part included the design of filters abstracted as descriptive proxies of market forces and its implementation through statistical and AI methodologies, the second part referred to risk management rules developed to enhance exponential growth. Put it differently, the first part is about collecting accurate and reliable information to help regular traders reach an efficient outcome out of a decision-making process. On the contrary, the second part refers to a process of massive data analysis only performable by an automated system. Graph 24 shows the final stage of the first part of the R&D journey.
Risk Management And User Interaction With Examples
User Interaction
Any degree of trading atomization implies, by definition the limitation of the freedom with which users are able to interact with the given system. Although some level of predetermination is unavoidable, features related to risk sentiment should be kept open to all users. All EA’s I am aware of incur the problem of replacing the inner preferences of users which carries serious risks of burnout. Putting it into perspective, whereas the generation of signals, their time-frame (i. e. whether trading is short-term or long-term) and the combination of strategies and assets (i. e. intra-sources and intra-asset rules) will fall within exclusive competences, risk management variables including but not limited to the selection of assets and the scope of profit securitization, which reflects the particular understanding of risk will be guarded by each user.
Therefore, those who use my system will obtain a MT4-based EA “Receiver” (EAR); a software that allows for the customization of several risk-related features.
How The EA Will Work
After collecting the information provided by the user, the EAR sends it to our matrix EA “Generator” (EAG). The EAG processes this information and sends tailored signals back to EAR previously installed in the MT4. It is actually the EAR that places all trades. The entire communication process between the EA’s only takes a few milliseconds which enhances complete reliability.
In consideration to the diversity of users of my system, my team and I will not only prepare a simulator on the JAFX website for those who have the time and willingness to customize the system according to their own risk-management preferences, but have also included templates on the EAR for those who appreciate simplicity or who simply lack sufficient knowledge of trading. However, I strongly suggest users to opt for customisation; please bear in mind that the templates only include my own personal and subjective recommendations. Consider that my team and I have spent huge resources in providing all users with simple means to interact with the system and you, as rational individuals should take advantage of it.
The advantages of this structure go beyond allowing users to print their own risk sentiment on the system; we must include the protection of my intellectual property rights as it keeps a strict control over who is paying for my signals, and the total externalisation of liability on the customer. My duty of care implies the provision of sufficient information of all the different variables users are permitted to customise; however, I am not allowed to bias anybody’s free will by recommending any given setup. Consequently, I cannot disclose the settings I use in my live accounts where the public is able to dimension the true power of my system. Times will come when we as a company take the next step and achieves all required regulations to manage funds from third parties. Until then, users must be aware of the possibility of losing all their investment money if deciding upon settings that carry an extreme exposure of risk.
Customisable Variables
I will now introduce the different variables that are subject to customisation by users:
Users have the possibility of selecting the assets that best matches their own preferences among a wide range including the most liquid major assets, i. e. the EUR-USD, GBP-USD, USD-JPY, AUD-USD and NZD-USD. More assets will be made available over time. I personally feel confident trading the EUR-USD, GBP-USD, AUD-USD and sometimes some liquid cross-pair assets such as the GBP-AUD and the EUR-JPY, but the last two pairs will be available at launch.
This feature relates to the actual risk each user is willing to undertake for all open trades combined in relation to their equity. Imagine you choose a 10% risk. Your first signal, if lost will lower your equity by 10%, accounting for how much of your profit is secured (i. e. “profit securitization” and “risk multiplicator”) and your sentiment settings. If part of the signal is deleveraged in profit (for example) and your current risk is only 6% of your new equity, a new generated signal from another asset (for example, but it could also be for the same asset) will leverage you only 4%, which together with the 6% of the existing signal’s risk covers the 10% you have previously selected.
This feature allows users to preserve dynamism (i. e. by trading more generated signals) while preventing losing more than what their risk willingness suggests. It is important to warn you that our models suggest that a risk higher than 35% is only suitable for risk-loving users as the possibility of having a losing streak is relatively high which has the potential of lowering the given equity to a negative level of no return. I have started with a very low risk of only 5% and have progressively increased it to 10% where it is now. I am also planning to gradually raise this benchmark up to 15-20% once exponential growth kicks in. Another suitable option is to start with 10% and to slowly increase it up to 25% while keeping profit securitization at 40% at the start before gradually lowering it down to 20% once exponential growth kicks in.
Graph 25. Example of a high-risk setting.
Graph 25 provides an example of how a high-risk setting generates very sharp fluctuations on the profit curve, reaching over 2 billion profits at the peak before plummeting in just a few trades. This is of course not the idea scenario as I personally prefer less but more steady yields.
Profit Securitisation and Investment Multiplier.
Perhaps the most amazing characteristic of my “high-leagues” system is that it capitalises winning streaks into what I call “exponential growth” of the equity while preventing losing streaks from wiping earnings and/or balance off. Whereas exponential growth is primarily empowered by the variable “risk” as it increases the leverage (lottage) by accounting for each new winning signal, the preservation of the realised profit is owed to a couple of variables called “profit securitisation” (PS) and “investment multiplier” (IM); both are subject to customization by the user.
PS is the percentage of the booked profit that is protected (i. e. neglected) by the system when calculating the leverage of the next incoming signal in accordance to the risk selected by the user. For example, if you start with a 10k investment and after a few weeks your equity doubles, having you chosen a PS of 30% and a “risk” of 10% means that the next signal will only compromise 10% of 14k, while 6k of your earnings will be protected; put it differently, the next signal will only risk 1.4k of your equity instead of 2k.
Now, the level of profit protection gradually increases from zero up to the elected PS benchmark which coincides to the equity amount resulting from multiplying the initial investment times the IM. For example, if your initial balance is 10k and you have customised PS at 40% and IM at 10, the degree to which your realised profit will be protected increases proportionally to the extent to which your equity grows, and only when your equity reaches 100k (i. e. 10k – your the initial investment - * 10 – your IM-) you will be securing 40% (i. e. your PS).
The user must balance off the importance of protecting his profits against the feasibility of exponential growth. Put it into perspective, the more profit you secure the more difficult it will be for your equity to grow exponentially when winnings streaks occur as the available leverage remains subdued. As I have repeatedly explained, users should have a mid-to-long term approach. My models suggest that winning streaks are common and it will only be a matter of patience until users benefit from the true strength of my system.
Graph 26. A Descriptive Representation of the relation between protection of profit and exponential growth / profit
However, readers should also be aware of the diminishing return of the efficiency curve by accounting for the side effects of PS and IM. Put it differently, a high level of protection at the start will delay exponential growth but not in a linear progression, i. e. at some period over-exposure will also enhance growth steadiness as the impact of losing streaks will be diminished (See Graph 26 above).
Since I favor neutrality in my decisions, I have chosen a PS of 30% and an IM of 100; this of course will be subject to variations if required. In other words, I will only secure a full 30% of my profit once my equity reached 1’000.000 (i. e. 10k – my initial investment - * 100 – my IM). I could of course be more conservative by, for instance increasing my PS to 50% while lowering my IM to, let’s say 10, but this will cut off about 60% of the potential profit I could reach once through exponential growth.
Sentiment.
“Sentiment” refers to how dynamic a given user wishes the system to be. A trading system is more or less dynamic depending on the amount, style and longevity of the trades it generates. Think of the inverse correlations between stop-loss and take-profit on the one hand, and the frequency and stability of trading on the other hand. Put it differently, a small stop loss (i. e. the pips-base “room” you grant price action to consolidate and therefore successfully book profit) means a more stable performance, i. e. tighter and “better controlled” losses. Similarly, a small stop loss also implies that trades will be closed faster which consequently allows more trades to be placed. The same implications apply for the take profit scheme you select; in other words, the smaller your take profit the more frequent trading becomes, i. e. inverse correlation (See Graph 27).
Graph 27. A Descriptive Representation of the inverse correlation between “Sentiment” and dynamism.
I have abstracted the above explained inverse correlation as a scale from 1 to 5, 1 being the most “dynamic” and 5 the least; needlessly to say, this increases the level of customisation even more as users can in a simple fashion resemble their true “risk sentiment” preferences. It is worth mentioning that I have chosen the best strategy settings for each number of the scale, making sure that users will always achieve a great performance regardless of the level he or she selects. However, readers must also be aware that each asset has its own peculiarities and that consequently all variables subject to customisation, especially “sentiment” require a special calibration for each one of them.
Consistent with my moderate character I have chosen sentiment No. 3 which implies a well-balanced calibration of the stop loss and take profit so that price has enough room for consolidation without sacrificing risk control and dynamism.
Customization would not be feasible without a user-friendly platform for simulating the wide range of possible combination of variables.
Directly on my website, all paying members will be able to access an amazing and unique feature I call a “simulator”. This is a program that enables a visual representation of how given settings would have performed had the system been running from 2009 to the present times (i. e. a macro seasonality window). Please be aware that previous performance does not guarantee future results.
Beyond the desirability of personal settings’ customisation, I am fully aware of the complexity of trading as well as of how certain concepts are simply unreachable for some users. Consequently, the EAR contains 4 different templates which once selected inhibit all the other variables.
I have categorised each template as “conservative”, “neutral”, “liberal” and “risk-loving”. Please consider that the templates are not designed to classify users or to offer a bullet-proof replacement of anybody’s free will, i. e. it is only my personal and subjective way of understanding the wide and complex nature of “typical” traders. The following graphs introduce an example of each kind for the EUR-USD.
Graph 29. A pictorial representation of the “conservative” template’s performance for the EUR-USD.
Trading “conservatively” by definition implies low risk, high profit securitization and neutral sentiment; and these are the type of setting which performance are shown in graph 29. The advantages are straightforward, namely a steady profit curve, almost non-existent yield ambivalences and a lower impact of negative market headwings (i. e. much lower overall exposure). However, the “cost” of being conservative includes a lower turnover (approx. $1.2 million) and a much longer period before exponential growth really kicks in.
Graph 30. A pictorial representation of the “neutral” template’s performance for the EUR-USD.
As graph 30 shows, a “neutral” approach (my favourite) enlarges yields (approx. $9 millions) while reducing the time for true profit exponential growth to occur; however, the level of protection against losing streaks decreases as depicted by sharper money fluctuations and longer turnover stagnations.
Graph 31. A pictorial representation of the “liberal” template’s performance for the EUR-USD.
The transition from “playing safe” to having a gambling-wise spirit is well represented by graph 31 which contains “liberal” settings. Higher risk and lower profit securitization increases the dependency of luck while reduces the reliability of the system. Moreover, the more “liberal” you are, the more exposed you become before headwings and losing streaks which could unquestionably happen regardless of the trading system you might use (i. e. as you should know, risk is inherent to trading financial markets). However, “favourable” headwings and winning streaks do also happen and liberal settings have the potential of potentialising profit growth (approx. $18 millions). See in graph 31 how starting “on the right foot” kicks exponential yields in a matter of just a few weeks.
Graph 32. A pictorial representation of the “risk-loving” template’s performance for the EUR-USD.
Even though I do not recommend it, I admit that some users do have a risk-loving character. Graph 32 shows how profit reaches an astonishing $8 Billion level before dramatically plummeting in a matter of a few weeks; at the end you end up with just a fraction of that amount. “Risk-loving” settings imply a very large risk and almost zero securitization of profit.
The following graphs show the impact of changing just one of the customizable variables, i. e. risk, while keeping profit securitization, risk multiplicator and sentiment unchanged. I have chosen rather balanced settings, namely those belonging to the “liberal template”. For the sake of simplicity I have neglected the optimal scenario of responsively recalibrating settings over time.
Risk at five percent (5%)
Graph 33. Profit curve with “liberal template”, risk at 5%, EUR-USD from 2009 to 2015.
As graph 33 shows, patience is highly rewarded by my system. By grading risk as low as 5% users can avoid sharp fluctuations of profit, keeping it as a steady upward-sloped curve. Another great benefit of behaving conservatively is the low impact that neutral cycles have on yields. As explained throughout this article, volatility seasonality creates three types of performance cycles, namely winning, losing and neutral. Neutral cycles typically occur as transition periods between winning and losing ones and vice-versa; they are those characterized by the unpatterniseable sequential of winning and losing signals.
Graph 34. Time-based analytical description of “liberal template” with risk at 5%, EUR-USD from 2009 to 2015.
However, the side effect of having risk so low is that profit stagnation periods last longer; as shown in Graph 34, the 5 th year experienced tough market conditions that resulted in the sharp reduction of signals and the negative value of the expected aggregated averaged monthly return in relation to the previous month, i. e. profit stagnation. It must be said that even if such situation happens at the start, a low risk prevents the risk of burnout to almost none.
Risk at ten percent (10%)
Graph 35. Profit curve with “liberal template”, risk at 10%, EUR-USD from 2009 to 2015.
The effect of doubling risk to 10% is to multiply profit by nearly 6 times, from 600k to 3.5 million over 7 years as represented on graph 35. Now, 10% risk can also be considered as highly conservative while efficiently enhancing exponential growth and reducing the side effects of losing and neutral cycles.
Graph 36. Time-based analytical description of “liberal template” with risk at 10%, EUR-USD from 2009 to 2015.
Another great consequence of having risk at 10% is that risk of burnout is even lower than 5% due to the inherent great performance of the strategies and how they optimize market conditions. In Graph 36 it is clear how risk at 10% still far away from reaching the derivative slope of the efficiency curve as profit fluctuation sharpness reduces relatively to the 5% setting; as well as the low divergence between the highest equity and the final net consolidated profit
Risk at fifteen percent (15%)
Graph 37. Profit curve with “liberal template”, risk at 15%, EUR-USD from 2009 to 2015.
With risk efficiency being reached at any level between 25 and 30%, a 15% risk starts showing 2 side effects, i. e. more pronounced profit fluctuations and the true possibility of lowering equity to levels from which recovery starts to become a problem. However, as graph 37 shows, the closer to the aforedescribed diminishing return point in the efficiency curve we get the more dynamic the system becomes without significantly increasing the risk of burnout.
Graph 38. Time-based analytical description of “liberal template” with risk at 15%, EUR-USD from 2009 to 2015.
Graph 38 clearly indicates that at a 15% risk the number of profit fluctuation sharpness decreases but the depth of drawdowns increases as the impact of pros and cons widens. For example, exponential grows takes a lot less to kick in while the best monthly profit increase in relation to the initial investment sky rockets to an staggering 28192% in the last year; however, the risk-reward ration does not grow at the same pace.
Risk at twenty percent (20%)
Graph 39. Profit curve with “liberal template”, risk at 15%, EUR-USD from 2009 to 2015.
20% risk is undoubtedly the last redoubt of what a risk-neutral trade may regard as safe havens. I certainly recommend this value if and only if PS is very high and RM rather low. But what is the true inherent risk of such selection? Our models tell us that the worst losing signal in 7 years of collected data is 6 completely leveraged positions, with means a decrease of the initial investment of 73.78%. Since no system is able to predict the future and our models are by no means indicative that worse losing signals are not possible, users must consider the possibility of such dramatic drawdown happening right at the start. As Graph 39 shows, the worst situation happened in the 5 th year where a drawdown of 44.7% in relation to the highest equity took place.
Graph 40. Time-based analytical description of “liberal template” with risk at 20%, EUR-USD from 2009 to 2015.
As Graph 40 shows, efficiency is almost reached at 20% risk if one considers the low divergence between the highest equity and the consolidated profit.
Risk at twenty-five percent (25%)
Graph 41. Profit curve with “liberal template”, risk at 25%, EUR-USD from 2009 to 2015.
What may seem as a nice picture for those who already anticipate recalibrating settings at one of the peaks in the profit curve shown by graph 41, in fact implies huge risks in the near term, i. e. before exponential growth fully kicks in.
Graph 42. Profit curve with “liberal template”, risk at 25%, EUR-USD in 3 months.
Put it differently, the greater the risk taken the deeper and more intense the impact of cycles become, either winning losing or neutral. As explained above, the crucial point at which such an impact begins to soften in where exponential growth gears up; and a good example of this is depicted in graph 42, where after a great start profit plummets to nearly 90% from the highest peak.
Graph 43. Time-based analytical description of “liberal template” with risk at 25%, EUR-USD from 2009 to 2015.
As we approach to the diminishing return level in the efficiency curve we observe how the benefits of an extra unit of risk carries only a marginal (i. e. not even arithmetical) increase in its positive effects, for example in the consolidated profit. Perhaps the most attractive aspect of selecting risk at 25% is the complete elimination of negative values in the “expected aggregated average monthly return in relation to the previous month” concept. The side effect is of course that the risk of burnout becomes “moderate” for the first time; once more a confirmation that efficiency has been reached.
Risk at thirty percent (30%)
Graph 44. Profit curve with “liberal template”, risk at 30%, EUR-USD from 2009 to 2015.
Risk at 30% is analyzed as it still falls into the category described as “liberal” more due to the risk-reward ratio than to the inherent risks of facing a losing or neutral cycle right at the start. Personally, I consider this level highly attractive at a later stage of the process, whereby profit has already reached many times the initial investment. Users must be aware that selecting such a great risk at the beginning is only suitable where PS is very high (i. e. anything above 60%) and RM is very low (i. e. anything below 20).
Graph 45. Time-based analytical description of “liberal template” with risk at 30%, EUR-USD from 2009 to 2015.
One of the most commonly heard mottos in the financial world is that higher yields imply higher risks and that is exactly what graph 45 shows; whereas consolidated profit reaches an astounding level of almost half a billion USD, the worst drawdown in relation to the highest equity reached an alarming 70.3%. At this level, the level of risk before exponential growths takes place is high and it takes 2 years to go down to low.
Risk at forty percent (40%)
Graph 46. Profit curve with “liberal template”, risk at 40%, EUR-USD from 2009 to 2015.
Graph 47. Profit curve with “liberal template”, risk at 50%, EUR-USD from 2009 to 2015.
The only reason why I decided to include graphs No. 46 and 47 is to show how profit performs at unmanaging risk levels of 40% and 50%. I must admit that I tried to smoothen the incredibly sharp fluctuations but setting PS 100 and RM at 1000, but unfortunately the risk is too high. In fact, both graphs also show that drawdowns are so intense that the consolidated profit is only a fraction of the highest equity; while in both scenarios more than 90% of the realized profit at each peak is lost in every losing streak.
Glossary Of Terms
Initial Investment. The initial stake initially deposited by any given user.
Riesgo. One of the risk-management variables subject to customization by the user, “risk” refers to the percentage-wise amount of the current equity that could potentially be lost by trading each incoming signal.
Profit Securitization. One of the risk-management variables subject to customization by the user, “profit securitization” (PS) refers to percentage-wise amount of the realized profit that is not accounted by the system when determining the leverage of each incoming signal; i. e. the amount that is not reinvested in the compounding structure. PS gradually increases from zero up to the selected preference once a given amount is reached; this amount results from multiplying the initial investment times the “risk multiplicator”.
Risk Multiplicator . One of the risk-management variables subject to customization by the user, “risk multiplicator” (also risk multiplier or RM) refers to number by which the initial investment is multiplied in order to obtain the amount whereby the selected PS’s peak is reached and after which it remains constant.
Risk Sentiment . One of the risk-management variables subject to customization by the user, “risk sentiment” refers to the abstracted layer that comprises the level of dynamism a given user prints into the system; on a scale from 1 to 5, 1 being the most dynamic and 5 the least one. In general terms, a system is more or less dynamic depending on the actual combination of take profit and stop loss selected by the trader.
Daily Average of Trades . It is the total amount of trades divided by the actual number of trading days included in any given period. The number of signals does not necessarily equal the number of trades as 1 signal could comprise more than 1 trade.
Consolidated Profit . It is the USD value by which the equity grows over any given period; i. e. the net final profit.
Monthly Averaged Profit . It is the USD value that results from dividing the net realized profit over any given period into the number of months it comprises.
Expected Aggregated Averaged Monthly Return in Relation to the Initial Investment . It is the percentage-wise value of the “monthly expected profit” calculated in relation to the initial investment.
Expected aggregated Averaged Monthly Return in Relation to the Previous Month . It is the average percentage-wise increase in profit from month to month over a given period. For example, consider a period of 3 months I which equity grows 10% steadily each month in relation to the initial investment. If the initial investment is 1,000 EUS, after 3 months the equity grows 30% to 1,300 USD. However, the second month’s increase of 100 USD is only 9% if relation to the 1,100 USD of the previous month; while the third months’ increase of 100 USD is only 8.3 respectively. In this example, the aggregated value is the average of 10% (first month), 9% (second month) and 8.3% (third month), i. e. 9.1%.
Best Monthly Profit Increase In relation to the Initial Investment . It is the percentage-wise value of the best performing month in any given period in relation to the initial investment.
Best Monthly Profit Increase In relation to the Previous Month . It is the percentage-wise value of the best performing month in any given period in relation to the previous month.
Total No. of Lots Used . It is the total number of lots required to achieve the net consolidated profit in any given period.
Consolidated Averaged Profitability per Lot Used (Lot Cost $10). Assuming that the costs of trading 1 lot costs 10 USD, this value reflects to true profitability of all lots used after being averaged.
Total No. of Pips Earned . It is the net amount of all trading pips booked over any given period.
Risk-Reward Ratio . It is the indexed value of two variables, i. e. the taken risk and the actual realized profit.
Expected Time to Double Investment (In Months). It is number of months required to achieve a profit of 100% in relation to the initial investment.
Expected Lots to Double Investment . It is number of traded lots required to achieve a profit of 100% in relation to the initial investment.
Expected Months for Exponential Growth (Risk Multiplicator) . It is number of months required to achieve exponential growth, considering a conservative level of 100% profit in relation to the initial investment.
Worst Consecutive Period (No. of Sequential Losses) . It is a way to describe losing cycles in terms of the total number of consecutive losing signals over any given period.
Risk of Burnout (Qualitative). It is a qualitative assessment of the intensity of losing cycles, the moment of occurrence (i. e. whether they compromise generated profits and/or the initial investment) and the speed in which drawdowns can recover (i. e. profit stagnation periods) over any given period.
Worst Drawdown in Relation to the Highest Equity (in %) . It is the percentage-base value of the worst drawdown in relation the highest equity ever reached over any given period.
Worst Drawdown in Relation to the Realized Profit (in USD). It is the USD value of the worst drawdown in relation the current equity before such drawdown occurred over any given period.
Profit Fluctuation Sharpness (No. of Drawdowns > than “Risk”) . It the number of equity drawdowns which intensity is higher than the risk chosen percentage-wise over any given period.
Highest Equity (In USD) . It is the USD value of the best equity ever reached over any given period.
Lowest Equity (In USD) . It is the USD value of the worst equity ever reached over any given period.
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