Estatísticas de um sistema anti-rede - página 3
Você está perdendo oportunidades de negociação:
- Aplicativos de negociação gratuitos
- 8 000+ sinais para cópia
- Notícias econômicas para análise dos mercados financeiros
Registro
Login
Você concorda com a política do site e com os termos de uso
Se você não tem uma conta, por favor registre-se
Desculpe corrigi-lo, ubzen, mas a matemática é simplesmente verdadeira. É o mau uso da matemática que pode causar problemas. Se você realmente quer discordar da verdade dos teoremas matemáticos, você está quase certamente batendo a cabeça contra uma parede de tijolos e no improvável caso de não estar, eu acho que você precisa melhorar seus conhecimentos até o nível pós-doutorado. Por exemplo, o critério Kelly é uma verdade matemática sobre a distribuição de probabilidade dos retornos alcançados usando uma certa quantidade de alavancagem sobre uma seqüência de oportunidades com certas propriedades estatísticas. Ele pode ser de utilidade prática em situações em que você tem o que você acredita serem boas estimativas das propriedades estatísticas necessárias. Mas a coisa mais importante que a teoria (e meus estudos empíricos) me diz é que você pode esperar uma variação horrenda em retorno se você usar algo próximo ao máximo de alavancagem que o critério sugeriria. A única maneira da teoria poder induzir em erro alguém que a entenda, é se ela ligar as estimativas das propriedades estatísticas de seus negócios que são muito imprecisas. Lixo dentro, lixo fora é uma velha verdade. Se você colocar dados incorretos em um programa correto, não espere resultados corretos.
Quanto à distribuição gaussiana, o fato de que algumas pessoas descuidadas fizeram suposições incorretas sobre o modelo matemático a ser usado para correlação entre ativos em certas aplicações, e que este erro levou a grandes problemas financeiros é bastante antigo agora, e me parece tão excitante quanto o problema do Y2K (que já estava me mandando dormir por volta de 1990, especialmente porque eu sempre tinha evitado usar anos de 2 dígitos em meus programas).
Eu aspiro a não fazer afirmações selvagens como as suas (por exemplo, "bilhões de eventos independentes"), mas sim a descobrir o quão significativas são as informações que eu tenho. Por exemplo, se a curva de equidade obtida pelo sistema zzuegg é realmente tão espantosamente boa quanto parece, isto é uma prova muito forte de sua eficácia, a menos que tenha sido otimizada com base nesses dados. Nunca produzi uma curva de patrimônio líquido tão boa como essa sem que fosse um disparate ou otimizada usando os dados. Sempre que você vê um lucro final que é um múltiplo muito grande do máximo drawdown no patrimônio líquido, isso é altamente indicativo de qualidade. Quando se trata de um múltiplo pequeno, a chance de ser um acaso é muito maior. Esta é uma regra simples, mas não é uma má regra. Ela pode ser melhorada se examinarmos as estatísticas com mais detalhes.
A propósito, se George Soros falisse este ano, eu diria que "sua gestão de dinheiro foi abismal". Embora George Soros nunca cometerá o erro de arriscar toda a sua riqueza, um bom exemplo de alguém que o fez foi o famoso Jesse Livermore. Ele era mau o suficiente na administração do dinheiro para se tornar pobre depois de ser extremamente rico. Não é preciso matemática para perceber que ele foi tolo em fazê-lo, provavelmente devido a uma combinação de falhas psicológicas combinadas com a falta de uma gestão metódica de sua riqueza. Livermore era claramente um negociante muito bom, mas havia espaço para melhorias em sua administração de dinheiro, não acha?
Com o devido respeito, você poderia nos ajudar com substância. Vinte parágrafos explicando por que discordamos não vai ajudar nesta linha. Espero que você possa responder às minhas perguntas com uma resposta direta, aceitarei até mesmo "não sei" ou "vou investigar isso".
1) Por favor, mostre-nos a matemática com provas ou dis-prova a abordagem anti-rede.
2) Por favor, forneça uma estimativa de um número estatisticamente válido de negócios.
3) Por favor, forneça fórmulas ou referências que apoiem suas opiniões com as quais discordei.
Como você disse, é o mau uso da matemática que pode causar problemas. OMI. O uso da estática convencional para o comércio como uma lei é um mau uso da matemática. Peço-lhe realmente que desta vez, por favor, forneça fórmulas.
Em resposta a:
Livermore era claramente um negociante muito bom, mas havia espaço para melhorias em sua gestão de dinheiro, não acha? Eu diria que os fins justificam os meios. Se ele não tivesse falido, teríamos continuado a pensar que ele conhecia sua gestão de dinheiro.
Da wikipedia: Em 16 de setembro de 1992, quarta-feira negra, o fundo Soros vendeu a descoberto mais de 10 bilhões de dólares em libras[27], beneficiando-se da relutância do governo britânico em aumentar suas taxas de juros para níveis comparáveis aos de outros países do Mecanismo de Taxas de Câmbio Europeu ou em flutuar sua moeda.
Onde você acha que eles conseguiram as estatísticas, que apoiaram o Edge no comércio, que apoiaram a Administração do Dinheiro de 10 bilhões de libras esterlinas. Se Soro perdesse essa aposta, diríamos que ele também não conhecia a administração do dinheiro, porque a kelly e a bankroll não apoiavam a aposta.
Se a matemática diz que você tem um risco de 0,01% (1/10000) de ruína, e perdeu todo o seu dinheiro. Isso significa que você não conhece a administração do dinheiro? ou significa que você teve azar que atingiu 1 em cada 10.000 pessoas?
@ubzen, pontos interessantes. Não creio que estejamos tão em desacordo quanto você possa acreditar. E a discussão melhora a compreensão, espero que para todos nós.
1) Eu não fiz nenhuma destas (quatro?) reivindicações e não o faria. Eu não gostaria de provar ou tentar provar ou refutar sistemas de grade ou anti-rede em geral. Simplesmente inviável. Mesmo com um sistema em particular, tudo que é possível é fazer declarações estatísticas sobre seu desempenho.
2) Esta pergunta levanta uma questão que é de fundamental importância na interpretação de provas. A idéia básica é estimar quão provável é que os resultados possam ter sido alcançados por acaso, a fim de evitar ser enganado. Como uma analogia simples, suponha que você tivesse um método para prever as inversões de moedas e conseguisse alcançar 14/20, você pode facilmente calcular a probabilidade de tal resultado se você estivesse realmente pontuando 50%. O 14/20 poderia ser pensado como um fator de lucro de 1,75, portanto não é necessário muito de uma amostra para se tornar significativo. (na verdade, há cerca de 1 em 17 chances de obter pelo menos 14 em 20 se você não tiver vantagem).
Acontece que fatores de lucro menores (por exemplo, 1,1) precisam de amostras muito maiores para se tornarem significativos. O processo preciso a seguir é criar uma hipótese nula que pode ser algo como "os negócios têm a mesma variação que os resultados reais, mas o lucro médio é zero" e então calcular a probabilidade de que você obteria o resultado real por acaso. Um procedimento geral muito útil, espero que você concorde. No caso dos resultados do zzuegg, minha análise não foi suficiente para refutar a hipótese nula (mesmo com a suposição otimista que fiz sobre a variância), mas a curva de equidade surpreendentemente boa me deixa claro que fazer análise usando dados que eu não tinha mostraria que os resultados definitivamente não poderiam ser atribuídos ao acaso.
Há um ponto interessante quando você testa vários sistemas (digamos, em algum tipo de otimização). Se você fizer esta análise no melhor de suas corridas, você pode se enganar, por causa da seleção que ocorreu. Você precisa reforçar o critério para levar em conta que você fez várias corridas. Por exemplo, se você fizer 100 corridas independentes e uma delas apresentar resultados que você pode esperar que ocorram por acaso 1 em cada 200 vezes, isso dificilmente será uma prova de que o método é lucrativo. Esperamos que seja claro o motivo.
3) ok, finalmente abordando seus três desacordos citados abaixo.
ubzen:
Eu discordo: É um fato matemático que a maneira de alcançar o melhor desempenho a longo prazo (com uma definição razoável disto incluindo sua aversão ao risco) a partir de uma série de oportunidades comerciais com características estatísticas similares é usar uma quantidade semelhante de alavancagem para cada uma delas:
Eu discordo:É verdade que provavelmente há muitas pessoas dispostas a aceitar (ou ignorar) uma pequena probabilidade de perder muito para ter uma alta probabilidade de lucros saudáveis, mas isto é melhor classificado como puro jogo.
Discordo:não há razão teórica para permitir que o que acontece com o primeiro negócio influencie o tamanho da posição para o segundo negócio, (exceto que pode ser alterado na proporção do patrimônio na conta).
A primeira está relacionada ao critério Kelly com o qual você está familiarizado. Se você tem uma série de oportunidades comerciais com as mesmas características estatísticas (digamos, dois resultados possíveis com as mesmas probabilidades cada vez), você está ciente de que consegue o máximo crescimento médio logarítmico com a fração Kelly - ou seja, a mesma alavancagem fixa específica cada vez que obtém uma das oportunidades, mas que isto dá uma variação extremamente alta nos resultados. Você provavelmente também está ciente de que se você usar uma alavancagem fixa mais baixa, você alcançará um crescimento médio menor, mas uma variação muito menor. Se para uma seqüência de oportunidades semelhantes você usar 2 ou mais níveis diferentes de alavancagem para subconjuntos deles, o resultado será uma média geométrica do que você obteria com cada um dos diferentes níveis de alavancagem separadamente (se isto não for óbvio, posso elaborar). A razão pela qual você obtém uma variação pior com a mistura de alavancagem do que com uma única escolha de alavancagem é que o gráfico de variação versus retorno é côncavo (cada ponto corresponde a uma única escolha de alavancagem). Se você pensar nesta curva de variância contra retorno, uma média de dois ou mais pontos na curva estará acima da curva (simplesmente porque ela é côncava). Isto significa que é sempre melhor usar um único nível de alavancagem. Há obviamente um enorme problema no fato de não conhecermos as probabilidades na negociação, mas se soubéssemos, Kelly nos apontaria o caminho para variar a exposição a fim de proporcionar um ótimo compromisso entre retorno e variância.
Não é trivial aplicar isto à situação em que se tem uma posição líquida de tamanho variável, que é o caso dos sistemas de grade e anti-grid. Isto é muito diferente da situação em que você tem uma série de apostas sobre uma moeda tendenciosa. Refletindo, neste tipo de situação poderíamos fazer a definição artificial conveniente de uma troca como o tempo durante o qual uma posição permanece constante. Fazendo um olho cego para o spread, você pode fingir que simplesmente abre e fecha tais posições nos momentos em que os tamanhos das posições são alterados. A exposição que você tem e o tempo durante o qual você a tem é obviamente a coisa mais importante e interessante.
Com este ponto de vista, a teoria sugere que variações no tamanho da posição devem ser associadas a variações no desempenho estatístico (você quer uma exposição bastante baixa (em termos de alavancagem efetiva) quando você tem uma leve borda e uma exposição alta quando você tem uma borda enorme).
Acho que o segundo desacordo poderia ser visto como uma preferência pessoal. Mas as probabilidades e os tamanhos dos ganhos e das perdas também são importantes. O tipo de situação em que eu estava pensando era onde alguém tinha 90% de chance de um ganho de 10% e 10% de chance de uma perda de 90% ou pior, ou seja, sem vantagem, mas ganhando a maior parte do tempo. Este é o tipo de situação que se obtém com a estaca de martingale sem uma vantagem.
A terceira discordância vem do pensamento do efeito sobre o patrimônio líquido final. Podemos concordar que, em princípio, a única coisa que deve ser levada em conta na escolha da exposição em um determinado momento é como essa exposição afeta a distribuição de probabilidade de seu patrimônio líquido final? Até onde posso ver, as únicas coisas que são relevantes são as probabilidades das coisas acontecerem (preço atingindo níveis diferentes depois) e a equidade no ponto em que a oportunidade ocorre. A única maneira de o resultado de algum comércio anterior afetar isso é pelo efeito que ele teve sobre o patrimônio líquido. É claro que se já existe uma posição aberta, isto afeta como o nível apropriado de exposição pode ser alcançado. Talvez seja isso o que você quis dizer.
@ubzen, sobre os outros pontos:
Certamente você não pode pensar que é uma boa gestão de dinheiro para alguém com uma vasta fortuna perder tudo e muito mais... Para quantificar isto, as pessoas geralmente têm uma função de utilidade convexa, especialmente na parte baixa, onde a primeira parte de sua riqueza vale muito mais do que uma riqueza adicional. Por exemplo, a diferença de utilidade entre $0 e $1M é muito mais do que a diferença entre $9M e $10M. Este fato pode ser usado para mostrar que a utilidade se perde arriscando muito de sua riqueza. A razão é que os lucros marginais têm uma utilidade muito menor do que as perdas marginais. Mas certamente isto é senso comum: se você tem 100 milhões de dólares (no dinheiro de hoje), você deve manter pelo menos parte dele seguro para garantir que você tenha a maior parte do que você quer. A utilidade de espremer o último centavo dos lucros potenciais, maximizando a exposição, está longe de ser suficiente para justificar o risco de tudo isso.
Acho que você adivinhou erroneamente sobre o risco da aposta de Soros. Se a posição era de $10B, o risco era inferior a 4,5% disso ($450M) por causa do limite superior no ERM, mas provavelmente muito menos do que isso porque os preços de entrada e saída não teriam sido nos piores pontos possíveis. Ele havia identificado um comércio com uma boa relação risco/retorno, já que o lado positivo se a libra sobrevalorizada deixasse o MTC era muito alto. Como o fundo Soros provavelmente tinha fundos >10B na época da troca (por exemplo, sabemos que cerca de $6B foi investido pelos Rothschilds em 1969), a alavancagem usada para a troca pode ser considerada conservadora de acordo com o critério Kelly, assumindo qualquer margem razoável. [A propósito, a libra caiu cerca de 25%, e a aposta de Soros deve ter capturado uma fração bastante grande desta jogada, o que é impressionante. Qual terá sido a estratégia de saída? :) ]
Bom, bem explicado. Agora eu entendo de onde você está vindo. Concordo com todas as explicações fornecidas. Permita-me fazer de advogado do diabo contra este sistema por um momento. Na aparência, o sistema parece Aleatório. Sem previsão, sem limite e sem algoritmo. A maioria das pessoas com formação matemática olharia para tal sistema e diria que a Expectativa do sistema=0. Por causa da Lei matemática com a qual eu concordei na lista, este sistema está condenado ao fracasso. Por que diabos este sistema está usando apostas de tamanho variável de qualquer forma? Se é verdadeiramente lucrativo, de acordo com a matemática e como eu o entendo, deveria ser lucrativo usando apostas planas também. Além disso, por que ele está usando 20k em vez da conta inicial padrão de 10K? Gordon forneceu algumas boas matemáticas e comentários para desarmar tais sistemas.
Agora vou tentar apoiar este sistema. Acho que Zzuegg colocou bem suas justificativas. Os indicadores estão atrasados e os preços não. O que o sistema está fazendo é usar o OrderProfit como o indicador. Uma vez que vi sua curva, soube que ele estava se protegendo da mesma moeda. Vi curvas onde Zzuegg fez maravilhas com o drawdown usando hedging. Ele aparentemente sabe de algo que eu não sei. Hedging é algo de 7 bits, a primeira pessoa de quem ouvi falar sobre este Anti-Grid não consideraria. Entretanto, ele considerou usar Grid e Anti-Grid juntos porque um tem um crescimento linear (Grid) e o outro tem um crescimento quadrático (Anti-Grid). Tudo-em-tudo alguma matemática agradável foi fornecida para suportar este sistema por 7 bits.
Para a questão de tamanho variável versus similar: Não faz muita diferença, o Zzuegg poderia ter usado 0,1 lotes durante todo o teste e ainda alcançar os mesmos resultados. Só que desta vez ele terá 10x mais negócios. Eu já o vi fazer isso antes. A razão pela qual os tipos de Matemática gostam de Fixed-Lots é porque isso facilita o cálculo da Kelly e outras estatísticas. Mas não é isso que é importante com tais sistemas, o que é mais importante são as ordens Dependência/Independência de Eventos. Sim, eu sei que não é impossível calcular Kelly e Sd-Curves com Eventos Dependentes, mas é mais difícil e eu aprecio seus comentários tentando explicar um pouco disso.
Para a questão do Draw-Down & 20k Bankroll. Acho que até mesmo Zzuegg percebe que seu sistema requer um capital de investimento muito maior do que o típico. O saque relativo será cada vez menor quando o capital inicial for aumentado. Só queria ressaltar a importância de comparar maçãs com maçãs.
Para a questão da validade estatística# das negociações: Rapaz, eu gostaria que você tivesse a resposta para isso :(. De qualquer forma, não se perdem todas as esperanças. Ele tem outros pares de moedas que podem mostrar características diferentes que ele poderia testar. Estou mais do que confiante de que tal sistema funcionaria melhor em gráficos diferentes do que um sistema de Trend-Following ou Side-ways do livro-texto. Agora claro, mais uma vez ele pode morrer em um desses pares de variação.
Para a questão do Random Trading 0-Expectancy: Minha crença é que o mercado é aleatório uma alta porcentagem do tempo. Os efeitos de sua natureza não aleatória são realizados principalmente em uma Escala Maior/Tempo-Frame. No entanto, é dentro de prazos menores, onde a maioria de nossos bancos deve resistir à tempestade. Também a negociação não é um processo estático como um jogo de cartas ou xadrez onde os algoritmos poderiam explorá-los (em um grau estatístico quase certo), pois todas as variáveis conhecidas são visíveis. As análises técnicas e os gráficos de preços mostram apenas uma dimensão para os mercados. Os aspectos fundamentais e emocionais não são aparentes. Pode-se calcular todas as variáveis e até mesmo as emoções (se você acredita que isso também se reflete no preço) até o ponto em que você faz o pedido. Mas depois disso, o comércio está à mercê de novos movimentos de preços. Creio que tal sistema permite que você se ajuste ao antes e ao depois dentro de um mercado em mudança aleatória.
Em conclusão: Zzuegg decifrou o código no sistema 7-Bit Anti-Grid usando Hedging? Bem, vamos esperar para ver.
Abraço. -Zen-
Você está certo ubzen, o sistema funciona também com lotes constantes, mas ele se recupera muito lentamente depois de fases variadas para que o lucro decresça. Até mesmo ele pode parecer mais conservador, eu não acho que seja. Recuperar-se rapidamente após um período de alcance, na melhor das hipóteses assim que a fuga acontece é uma boa maneira de não cair no próximo período de alcance sem travar o lucro.
To the issue of Draw-Down & 20k Bankroll. I think even Zzuegg realizes that his system requires a much bigger investment capital than typical. The relative draw-down will get lower and lower when ever the stating capital is Increased. I just wanted to point out the importance of comparing apples to apples.
No teste de 20k eu usei minha conta ativa. Significa que a lotisze mínima é 0,1, se você encontrar um corretor (e há muito, até mesmo ECN's) o que lhe permite negociar 0,01 a banca só chegaria a 2k. Ainda alto para lotisze tão pequenos, mas acessível.
Um stickt antigrid exigiria a abertura de uma posição em ambas as direções após um X pip-movement. A principal diferença entre uma anti-rede e uma grade é que na primeira você está estabelecendo uma grade e na segunda uma takeprofit. Há prós e contras do heding, como eu disse, o mesmo sistema também pode ser implementado de forma não hedging, mas a codificação é muito mais fácil com. 7Bits antigrid funciona bem, (mas se eu me lembro corretamente ele também está vendendo e comprando simultaneamente, há muito tempo) mas é preciso definir os critérios de saída, se você perder a saída toda a antigrid vai contra você. Isto exigiria e indicaria. Uma vez que eu estritamente não quero nenhum indicador, eu preciso encontrar outra maneira de automatizar isto. A principal adição ao anti-rede rígido é que o sistema bloqueia até mesmo parte do lucro se o mercado for contra a posição líquida. (não muito, mas pelo menos alguns pips). O "grande" drawdown ainda é um problema, evitando apenas algumas operações nas fases de alcance não só diminuiria o drawdown, mas também aumentaria o lucro, uma vez que a recuperação aconteceria mais rapidamente. Infelizmente, atualmente não sei como fazer sem confiar em indicadores.
Também os backktests de múltiplas moedas MT5 parecem mais complicados do que pensados :(
BTW, eu reverti o sistema para ver se estou explorando alguma estratégia de apostas ou realmente a natureza dos mercados de tendências, e o sistema revertido falhou o tempo todo, o tempo de partida não importa. Isto leva à conclusão de que, mesmo que algum pequeno sistema progressivo seja incluído, estou explorando o fato de que os mercados tendem.
@ubzen, na verdade, "hedging" não proporciona exatamente nenhuma vantagem ou lucratividade! É apenas uma forma conveniente de manter as ordens de stop e de lucro em aberto. Não há outra vantagem em ter duas posições abertas em direções opostas ao mesmo tempo e ao mesmo corretor (porque o patrimônio da conta muda exatamente da mesma forma como se você tivesse a posição líquida). Em alguns casos, o hedging pode aumentar os custos de spread (a qualquer momento em que você abre e fecha posições opostas essencialmente ao mesmo tempo). É claro que com um pouco mais de dificuldade você pode produzir os mesmos resultados que qualquer sistema de hedging apenas assegurando que você tenha sempre as mesmas posições líquidas e as mesmas ordens de parada e limite abertas (como ordens administradas separadamente, não OCOs ligadas a uma posição).
Pensei que minha resposta sobre o número estatisticamente válido de ofícios era o que você precisava. Para ver isso de uma maneira ligeiramente diferente, sempre que você tem uma amostra de negócios, você tem incerteza no desempenho subjacente (ao contrário do desempenho da amostra), que declina com o tamanho da amostra. Você pode encontrar coisas como um intervalo de confiança de 95% no desempenho, utilizando a técnica que descrevi. A única razão pela qual você precisa de mais negócios quando o fator de lucro é baixo é que você precisa fazer o intervalo menor para ter confiança de que é lucrativo. É claro que a incerteza se reduz com a raiz quadrada do número de negócios.
Com relação às considerações sobre o que torna uma estratégia lucrativa, tenha em mente esta coisa trivial. Parte do tempo você tem uma posição longa, parte do tempo você tem uma posição curta. Para obter rentabilidade, o mercado tem que se mover na mesma direção que suas operações mais do que na direção errada (com ponderação se o tamanho da posição variar). Portanto, você precisa prever a direção do mercado para lucrar (ou seja, ser longo quando vai subir, ser curto quando vai descer), por mais complicado que seja seu sistema :).
@zzuegg, quais foram os dados vermelhos verdes e azuis em seu gráfico publicados em 2011.08.08 21:19?
Fico muito surpreso se a linha de equidade dificilmente pode ter algum lado negativo, mas ainda assim ela sobe tanto durante todo o período. Você pode indicar aproximadamente o que está no sistema que causa isto? A anti-rede que eu observei a partir do 7bit parece muito diferente (e nem de longe tão boa), pelo menos comigo colocando em números aleatórios. [Também a linha de equilíbrio só vai para o sul até o final do período de teste, o que parece um pouco estranho!
@Zzuegg:
7Bits anti-rede funciona bem, (mas se bem me lembro ele também está vendendo e comprando simultaneamente, há muito tempo): Sim, talvez há muito tempo, quando ele estava experimentando. Por sua afirmação aqui: "as posições opostas serão, naturalmente, fechadas imediatamente, eu pensei que isto era evidente? Por que diabos eu iria querer ser longo e curto o mesmo instrumento ao mesmo tempo?". A versão final do sistema Snowball como o mt5 simplesmente não o permitiria. Mas concordo, é mais fácil de codificar com o hedge, pois você terá acesso a todas as informações armazenadas nas ordens sem ter que usar variáveis_globais ou ordens fictícias.
Também os backtests de múltiplas moedas do MT5 parecem mais complicados do que pensados :(: Sim? rs, eu ensinei que primeiro eu te dou de comer aos lobos. De qualquer forma, se você ainda estiver tentando ter algumas idéias de como se comportará em multimoedas sem usar o mt5, eu ainda recomendo a ferramenta descrita anteriormente. Ela pode fundir vários arquivos de relatórios para mostrar efeitos de equidade. 1) o problema com esta abordagem é que, se você estiver usando porcentagem de equidade para determinar algo como (risco/retorno, por exemplo), então esta abordagem seria enganosa. 2) Esta solução não pode olhar para o que está acontecendo no exemplo, EUR/USD para determinar o resultado de EUR/GBP.
O "grande" drawdown ainda é um problema, evitando apenas alguns negócios nas várias fases Bem, fiel ao sistema, você pode tentar usar Order_OpenPrices para determinar o intervalo. No entanto, em meus testes, por tantas vezes que isso o ajude, ele também o prejudica. Aqui está um código de amostra.
@zzuegg, quais foram os dados vermelhos verdes e azuis em seu gráfico publicados em 2011.08.08 21:19?
Fico muito surpreso se a linha de equidade dificilmente pode ter algum lado negativo, mas ainda sobe tanto durante todo o período. Você pode indicar aproximadamente o que está no sistema que causa isto? A anti-rede que eu observei a partir do 7bit parece muito diferente (e nem de longe tão boa), pelo menos comigo colocando em números aleatórios. [Também a linha de equilíbrio só vai para o sul até o final do período de teste, o que parece um pouco estranho!
O patrimônio líquido desce, o gráfico afixado em 08.08 é o patrimônio líquido real registrado mostrando o pico (azul) do patrimônio líquido atual em uma base diária (alto/baixo) e em vermelho o máximo de drawdown. Que foi de 28,5%.
Escreverei mais amanhã.