- Средства
- Просадка
Распределение
Символ | Сделки | Sell | Buy | |
---|---|---|---|---|
EURUSD | 75 | |||
AUDUSD | 33 | |||
USDCAD | 2 | |||
20
40
60
80
|
20
40
60
80
|
20
40
60
80
|
Символ | Общая прибыль, USD | Убыток, USD | Прибыль, USD | |
---|---|---|---|---|
EURUSD | -21 | |||
AUDUSD | -127 | |||
USDCAD | 24 | |||
100
200
300
400
500
|
100
200
300
400
500
|
100
200
300
400
500
|
Символ | Общая прибыль, pips | Убыток, pips | Прибыль, pips | |
---|---|---|---|---|
EURUSD | -919 | |||
AUDUSD | -2.2K | |||
USDCAD | 543 | |||
2.5K
5K
7.5K
10K
13K
15K
18K
20K
|
2.5K
5K
7.5K
10K
13K
15K
18K
20K
|
2.5K
5K
7.5K
10K
13K
15K
18K
20K
|
- Загрузка депозита
- Просадка
Среднее проскальзывание на основе статистики исполнения на реальных счетах разных брокеров указано в пунктах. Зависит от разницы между котировками поставщика с "RoboForex-Pro" и подписчика, а также от задержек в исполнении ордеров. Чем меньше значение, тем лучше качество копирования.
TickmillAsia-Live
|
0.00 × 1 | |
OnePrime-Live01
|
0.00 × 10 | |
GIVTrade-Server
|
0.00 × 7 | |
FortunaMarkets-Server
|
0.00 × 16 | |
ACYSecurities-Live
|
0.00 × 67 | |
GemTradeCo-Live
|
0.00 × 1 | |
HCHoldingsGroupLimited-Live
|
0.00 × 1 | |
OANDA-Live-1
|
0.00 × 3 | |
PacificUnionLLC-Live
|
0.00 × 16 | |
RoyalCapitalLtd-Server
|
0.00 × 1 | |
Axiory-Live
|
0.00 × 25 | |
Trading.comMarkets-MT5
|
0.00 × 87 | |
Pipbull-Live01
|
0.00 × 4 | |
TradingProInternational-Live
|
0.00 × 2 | |
Markets.com-Live
|
0.00 × 41 | |
RoboMarketsDE-ECN
|
0.00 × 18 | |
EurotradeSA-Server-1
|
0.00 × 26 | |
TickmillEU-Live
|
0.00 × 60 | |
TriveFinancial-MT5Live-2
|
0.00 × 4 | |
PUPrime-Live
|
0.00 × 1 | |
easyMarkets-Live
|
0.00 × 9 | |
FOREX.comCA-Live 532
|
0.00 × 1 | |
FinexBisnisSolusi-Real
|
0.00 × 7 | |
Deriv-Demo
|
0.00 × 10 | |
FXView-Live
|
0.00 × 1 | |
Это инновационный подход к управлению капиталом, основанный на использовании передовых машинных алгоритмов обучения XGBoost. Наша торговая стратегия представляет собой сложную систему, объединяющую десятки высокотехнологичных моделей машинного обучения, обученных на исторических данных с 2000 года.
Применение ансамблевых моделей XGBoost позволяет максимально эффективно анализировать большие массивы данных и выявлять сложные нелинейные зависимости на финансовых рынках. Алгоритмы самостоятельно определяют наиболее значимые факторы и оптимальные пороговые значения для входа в сделки.
Торговая стратегия прошла тщательное тестирование на исторических данных с 2000 года, продемонстрировав стабильную положительную доходность при относительно низком уровне риска. Средняя годовая доходность составляет около 100% при коэффициенте Шарпа 2.8.