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Tema: ¿Cuál debería ser la tasa de beneficio ideal de una EA de éxito?

  1. #1
    Supongamos que hay dos zonas de empadronamiento, uno producen 69% de tasa de victorias de más de 16 años de datos.
    Un solo producto Segundo 45% tasa de ganancias de más de 16 años de datos.

    Obviamente se puede decir primero es mejor. Pero segundo se producen porcentaje de victorias más grandes en 1 año de backtest que primero una. Así que estoy confundir en el punto de que uno es bueno?

    Plus cómo juzgar el desempeño de un EA. Si un EA producir 45% tasa de ganancias dentro de una década de resultados backtest. ¿Será capaz de producir al menos un 65% de tasa de victoria en la prueba hacia adelante para los próximos 6 meses?

    De acuerdo con lo que debería ser la tasa de ganancias de un EA éxito?
    Sé que cuando el número de la muestra aumenta la probabilidad disminuye, por lo que si EA tiene baja tasa de ganancias de backtesting largo plazo, no debería estar produciendo buenos resultados en las pruebas de avance a corto plazo?

    Por favor, perdona, Si me preguntas tontas. Sólo quiero aclarar mi concepto.

  2. #2
    Tasa de victorias no significa nada si el ea pierde dinero. Por ejemplo,

    90% tasa de ganancias vs 50% tasa de ganancias

    50% tasa de ganancias puede ser un ganador y un 90% puede ser un perdedor. La tasa de ganancias del 50% EA tenía razón premio riesgo de 01:20 y el 90% tienen relación riesgo recompensa de 40: 1.

    Para el 50% 1 winnner erradicaría 20 pérdidas y el 90% a 40 ganadores sería erradicada con 1 stop loss.

    La mejor manera de juzgar un EA es ROI y la máxima reducción relativa. Se trata de porcentaje de retorno con el riesgo asumido para lograr el retorno, en la mente.

  3. #3
    mejor vistazo a la esperanza en lugar del ratio de ganancias

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