거래 시스템 오류

기계적인 Forex.

기계 거래 전략을 사용하여 외환 시장에서 거래합니다.

외환 거래 시스템 실패 : 최악의 경우를위한 시스템 구축.

무역 전략의 변하지 않는, 막을 수없는 특징은 결국 모든 것이 실패한다는 것입니다. & # 8220; 실패 & # 8221; 나는 그들이 역사적인 테스트에서 파생 된 기대치를 밑돌고 있음을 의미합니다. 이것은 역사적인 개발 방법과 & # 8211; 정기적 인 최적화, 도보 분석, 기계 학습 등) 이는 금융 시계열의 예측 불가능 성 및 거래 수단의 모든 가능한 변형을 설명하기위한 과거 결과의 불완전 성의 결과이기 때문입니다. 과거에 성공 했음이 입증 된 적응성이 높은 시스템 (기계 학습 또는 앞으로 진행되는 분석이 생성 할 수 있음)이 있다고하더라도이 적응성이 완전 해지면 일련의 시장 상황이 발생하지 않는다는 것을 의미하지는 않습니다 편치 않은. 최종 시스템 오류 & # 8211; 시스템 죽음이라고 부를 수있는 것 & # 8211; 잠재적으로 무한한 다양성을 가진 시장에 대한 한정된 양의 정보를 바탕으로 개발 된 우위의 피할 수없는 결과입니다.

다음 질문은 우리가 그것에 대해 무엇을 할 수 있는가? 시스템 장애가 필연적 일지라도, 그것이 발생하기 전에 우리가 이익을 낼 수 없다는 것을 의미하지는 않습니다. 그러나 시스템 장애를 탐지하는 것은 비용이 많이 듭니다. 이것은 시스템이 통과하는 자연스런 회수 사이클의 결과입니다. 시스템은 정상적인 & # 8221; 기간을 놓치게되면 시스템을 폐기 할 수 있도록 비정상적인 손실 기간에 빠져 들어가야합니다. 이러한 비정상적인 드로우 다운의 검출에는 어느 정도의 손실이 달성되어야한다. 어느 정도의 정확도로 시스템 장애를 예견 할 수 없기 때문에이 결함을 감지 할만큼 충분히 실패 할 확률이 높습니다. 여기서 흥미로운 일이 발생하는 곳에서 실패 감지에 필요한 손실 정도는 근본적으로 거래하는 시스템의 특성과 위험 요소에 달려 있습니다.

보상 비율, 당첨 확률 및 거래 빈도와 같은 위험 요소는 전략을 폐기하기 위해 필요한 손실 금액에 크게 영향을 줄 수 있습니다. 예를 들어 3 : 1의 보상 위험 비율과 30 %의 확률로 시스템을 거래하는 경우 백 테스트에서 역사적으로 긴 회수 기간을 가질 가능성이 큽니다. 600 년의 역사적 하락률과 25 번의 연속적인 손실 거래가있는 경우 몬테카를로 시뮬레이션은 이러한 금액의 두 배 정도되는 최악의 경우를 제안합니다. 기회 비용 & # 8211; 나쁜 전략을 거래하기 전에 시간이 지났음을 알 수 있습니다. & # 8211; 실제 손실 된 돈은 그러한 상황에서의 전략에 매우 중요합니다. 그러한 전략의 또 다른 큰 문제점은 소수의 매우 성공적인 거래에 크게 의존한다는 것입니다. 중개인 의존성으로 인한 일부 거래 누락은 인출 깊이와 길이에 큰 영향을 미칩니다.

그러나 극단적 인 반대의 경우는 이것보다 좋지 않습니다. 0.2의 보상 비율과 80 %의 승리율을 가진 시스템은 똑같이 나쁜 문제를 가지고 있습니다. 전략 거래를 중단하기로 결정하는 데 약간의 손실 만 있지만 이러한 손실은 평균 이익보다 훨씬 큽니다. 이 경우 브로커 종속성으로 인한 추가적인 손실은 큰 문제를 야기합니다. 동일한 전략을 거래 할 때 완전히 다른 시나리오에 두 개의 계정을 넣을 수 있기 때문입니다. 계정에 추가 손실이 발생하는 경우 다른 계정이 동일한 시나리오에서 멀리 떨어져있는 동안 해당 계정에서 전략을 삭제해도 충분할 수 있습니다. 그러한 시스템에서는 일반적으로 인출기 길이가 짧지 만 & # 8211; 기회 비용이 적다는 것을 의미합니다. & # 8211; 하락 기간은 일반적으로 자연적으로 매우 날카 롭기 때문에 무역 번호 몬테카를로 시뮬레이션으로 시스템을 폐기하는 것은 매우 어려워집니다.

시스템을 폐기하기위한 이상적인 통계 설정은 실제로 중간재입니다. 최소한의 중개인 의존성으로 손실 가능성이 가장 적은 거래 시스템을 폐기 할 수있는 최상의 가능성은 보상 비율에 대한 위험이 1에 가까워지고 우승 한 비율이 50-65 %에 불과한 거래 전략이있을 때 실현됩니다. 50 % 수준을 밑도는 것은 50 % 미만의 비율로 승리하는 시스템이 해당 전략을 실행하는 상인에게 추가적인 심리적 압박을 가하기 때문에 아래보다 높을수록 좋습니다. Â 더 자주이기는 것이 심리적으로 훨씬 더 효과적이며 연속적인 손실 횟수에 대해 더 빨리 실패 할 확률도 높아집니다. 손실과 이익은 비슷한 규모이므로 브로커 의존성 등으로 인해 전략을 크게 왜곡 할 수있는 고르지 않은 시나리오는 없습니다.

토론 할 가치가있는 또 다른 포인트는 거래 빈도입니다. 이상적인 세상에서 & # 8211; 여기서 시스템 장애가 존재하지 않는 경우 & nbsp; 이 경우에는 배합이 분명 더 빠르기 때문에 가능한 가장 높은 거래 빈도로 거래 시스템을 선택하는 것은 당연한 생각입니다. 영구적 인 긍정적 인 기대치를 감안할 때 가장 높은 매출액은 분명히 장기간에 걸친 최상의 수익을 제공합니다. 그러나 현실 세계에서는 & # 8211; 시스템 오류가 발생하는 곳 & # 8211; 높은 빈도는 시장 상황의 단기 / 단기 실패 가능성에 대한 가능성을 포함하기 때문에 나쁜 선택입니다. 일주일에 4 번 트레이드하는 시스템은 시장이 오작동하는 한달 동안 연속 16 회 패배합니다. 시스템의 기대에 따르면 1 주일에 2 번만 거래하는 시스템은 절반의 손실을 경험할 것입니다. 두 번째 시스템이 폐기되지 않고 악조건에서 빠져 나올 확률은 훨씬 높습니다 (통계적으로 동일하지만 거래 빈도 만 다를 경우). 그러나 생성 된 내역 통계에 대한 확신을 얻으려면 충분한 과거 기록이 있어야하기 때문에 올인원 기록은 + 10 년이 될 과거 기록 테스트를 통해 연간 10 회 이상의 거래를 초과하고 싶습니다. -20 년 범위.

결론적으로, 시스템은 가능한 최소한의 손실로 시스템 장애를 통계적으로 탐지하는 가장 빠르고 최상의 기회를 반영하는 통계적 특성으로 구축되어야합니다. '무한 에지'에 대한 가설에 기반한 시스템 설계 우리는 실패가 결국 보장된다는 것을 알고 있기 때문에 비합리적입니다. 이러한 관점에서 볼 때, 빈도가 제한된 여러 시스템을 설계하고 보상 비율에 대한 중 앙 위험 및 우위를 잃는 것이 즉각적으로 감지 될 수는 있지만 전체 가장자리의 손실 (모든 시스템이 실패 함) 있을 법하지 않습니다. 현실적으로 시스템 실패가 존재하지 않는다면 가장 큰 수학적 기대치를 가진 빠른 주파수 거래 전략이 명백한 선택이 될 것이지만 현실적으로 최악의 시나리오 (통계 시스템 고장 탐지)를 최소화하는 시스템을 설계해야합니다. 최상의 시나리오를 최대화하는 시스템이 아닙니다.

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& # 8220; Forex Trading System Failure : 최악의 상황을위한 시스템 구축 & # 8221;

Mike Harris와 Kantu를 시작하면서 얻은 몇 가지 아이디어에 대해 언급 한 것을 기억합니다. 그 이후로 나는 그의 블로그와 그의 분석에 뒤이어 나는 forex 거래를 어떤 비용으로도 피할 것을 확신했다. 이것은 내 마음을 바꾸게하는 게시물 중 하나입니다. priceactionlab / Blog / 2013 / 11 / 빈번한 소매점 - 외환 거래는 잃고 음수의 총액 /

게시 해 주셔서 감사합니다 : o) forex 시장이 편견없는 부정적인 합계 게임이기 때문에 이것은 임의 항목을 따르는 경우 실제로 적용됩니다. Mike Harris가 여기서 보여 주는 것은 FX 거래에서 단순한 운에 의해서는 수익성이 없다는 것입니다 (긍정적 인 장기 바이어스로 인해 주식이 오랫동안 갈 수있는 반면).

장기간에 걸친 시스템을 사용하는 경우 자신이 말한대로 상황을 호의적으로 표현할 수 있습니다.

물론 빈번한 소매 거래 (예 : 드문 추세 추적 또는 기술 또는 알고리즘 기반의 다른 전략)에 국한되는이 시뮬레이션의 경계를 벗어나는 경우가 항상있을 것입니다.

즉, Forex 거래는 장기간 긍정적 인 편견을 가진 어떤 시장보다 어려울 것이라고 말했다. 외환 거래를하는 데에는 두 가지 이유가 있습니다. 하나는 높은 레버리지와 그에 따른 자본 요구량 (또는 위험도가 높은 베팅 가능성)을 낮추는 것이고, 두 번째는 외환 전략과 주식 전략 간의 상관 관계가 결여 된 것입니다 ).

물론 장기 이익의 가장 높은 기회를 원한다면 시장에 고유 한 부의 창출 효과가 있기 때문에 시장을 긍정적 인 편향으로 거래해야합니다. Forex는 매우 어렵고 투기 적입니다. 의심의 여지가 없습니다. 게시 해 주셔서 다시 한번 감사드립니다. o)

추신 :이 기사에 대한 나의 분석은 외환 시스템뿐만 아니라 모든 시스템 (주식, 상품 등)과 관련이있다.

나는 왜 새로운 시장 상황 하에서 시스템이 특정 순간에 실패 할 수 있는지 이해하지 못했지만, 동일한 시스템은 잠시 후 다시 수익을 창출 할 수 없습니다.

시장 조건은 계속 변하고 모든 시스템은 결국 실패하지만 영원히는 아닙니다.

게시 해 주셔서 감사합니다 : o) 시스템이 균형을 잃을 때까지 시스템을 교환 할 수 없으므로 실패가 명확하고 통계적으로 정의되어야합니다 (시스템이 다운 아웃 기간에 들어가기 시작했기 때문에 간단히 실패하지 않음) 시스템이 실패하면 & # 8221; 시스템의 수익 배분 (단순히 백 테스트의 결과가 아닌 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 얻은 기대치)을 초과하는 감소 단계를 거쳤다는 의미 일뿐입니다. 이는 단순히 예상대로 시스템이 더 이상 행동하지 않는다는 것을 의미합니다. 최후에 회복하여 새로운 지분에 도달하면 몬테카를로 시뮬레이션을 다시 실행하고 통계 특성을 변경하여 시스템을 다시 포함 할 수 있는지 여부를 결정할 수 있습니다. 실패가 통계적으로 어떻게 정의되는지를 잘 이해해야합니다. 게시 해 주셔서 다시 한 번 감사드립니다.

이 블로그에 다시 몇 가지 활동을 볼 수있어서 좋네 :)

또한, 장애 발견과 관련하여 귀하가 지적한 점에 동의합니다. 그러나, 나는 당신이 거래 빈도에 관해 말한 것이 그 타격을 치지 않았다고 생각합니다. 더 정확하게 말하면, 진입 신호 주파수와 시장에서의 유효 시간을 관찰해야합니다. 예를 들어 Sunqu를 취하면 보통 거래 신호 (브로커 트랜잭션 수는 훨씬 적음)가 있고 시장에서의 시간은 거의 100 %입니다. Kantu에 관해서도 비슷한 것들이 언급 될 수 있습니다 (물론 매개 변수에 따라). 전략에 대한 판단 기준이 1 점 밖에 없으면 시장에서의 거래 빈도를 선호합니다. GGATR + WFE BB 중 가장 좋은 전략 중 2 개는 일주일에 한 번 거래 빈도가 60 회 정도입니다. %, 그리고 약간의 무역 기간 (보통 시간). 그들은 진입에 매우 선택적이고 쉽게 시장에 속지 않을 수 있습니다. 우리가 시장에서 승리율과 시간을 선택 기준으로 사용하는 것과 같은 더 많은 전략을 찾을 수 있다면 고맙겠습니다. 시장을 벗어나는 것이 위험을 줄이는 유일한 방법입니다.

게시 해 주셔서 감사합니다. o) 나는 귀하의 의견에 완전히 동의합니다. 이것이 내가 바를 소개 한 이유입니다. Kantu의 변수로 시장 밖에서 시스템을 정렬 할 수 있습니다. 그들의 빈도보다는 오히려. TL 기반 시스템에서 내 마지막 게시물을 확인해보십시오. 나는 당신이 좋아할 것이라고 생각합니다. o) 방금 언급 한 사람들처럼 더 많은 시스템이 필요하다는 것에 동의합니다. 게시 해 주셔서 다시 한 번 감사드립니다.

뉴욕 증권 거래소 시스템 실패로 직원 삭감주의

뉴욕 증권 거래소 (NYSE)의 시스템이 지난주 거래일에 쓰러 졌을 때 과거 기술 문제로 거래를 이끌어 온 오랜 기간 종업원이 거의 없었다.

ICE로 알려진 Intercontinental Exchange가 2012 년에 뉴욕 증권 거래소를 인수 한 이래, 애틀랜타에 본사를두고있는이 회사는 수천명의 근로자를 거래소에서 삭감했습니다. 그것은 교환의 최고 계급에있는 거의 모두를 포함했습니다.

지난 주, 3 시간 이상 지속 된 혼란으로 인하가 얼마나 신속하고 진척 됐는지 주목했습니다. 1 년이 조금 넘는 기간에 ICE는 뉴욕 거래소의 모회사 인 NYSE-Euronext에서 근무하는 직원의 약 40 % 인 800 명을 해고했습니다. 유럽 ​​증권 거래소 (Euronext) 네트워크도 매각했다. 11 월 월스트리트에서 교환 건물을 개조했습니다. 옆집으로 20 Broad Street, 미국 증권 거래소의 고향에있는 건물 밖으로 이사했습니다.

ICE는 주로 파생 상품 거래의 일련의 인수를 통해 저그 너트로 성장해 왔으며 비용 절감과 효율성에 중점을두고 있습니다. 그러나 뉴욕의 감축은 지난 수요일 직면 한 위기를 관리 할 수있는 충분한 경험이 부족한 사람들없이 교환을 떠날 가능성이 있기 때문에 면밀한 조사를 받고있다.

ICE의 대변인 인 Kelly Loeffler는 증권 거래소의 기술에 대한 지원을 제공하고 새로운 거래 소프트웨어를 구축하는 것을 도운 Atlanta 직원들의 고용을 포함하여 ICE가 뉴욕에서 행한 모호한 대규모 투자를 줄 였다고 말했다. 앞으로 몇 달 안에 소개됩니다. Loeffler는 또한 현재 조직의 대부분이 뉴욕에서 고용되고 있다고 말했습니다.

같은 수요일 - 다른 유나이티드 항공사의 비행을 일시적으로 중단 한 컴퓨터 오류 - 가 처음에는 해커에 대한 우려를 제기했습니다. 그러나 교환 공무원은 기술 문제가 소프트웨어에 대한 업데이트로 인해 발생했기 때문에 그때까지 말했고 유지했다. 그날 거래가 시작 되 자마자 문제가 처음 나타났습니다.

다른 거래소는 영향을받지 않았으므로 주식 거래가 거의 중단되지 않았습니다. 그러나 폐쇄에 관한 질문은 뉴욕 거래소가 다른 거래소의 최신 기술적 인 중단보다 오래된 시스템을 다시 온라인 상태로 전환하는 데 거의 4 시간이 걸리므로 큰 호응을 얻었습니다.

SunGard Consulting Services의 베테랑 시장 구조 분석가 인 제프리 월리스 (Jeffrey Wallis)는 "네 왕관 보석이 4 시간 동안 다운 된 경우 이는 매우 나쁜 성명서입니다. "이것은 우리의 기술적 능력에 대한 기소이며 우리가 더 잘할 수 있다고 생각합니다."

실패의 길이에 대한 우려 외에도, 바닥에있는 일부 거래자들은 문제의 본질과 문제를 해결하는 데 걸리는 시간에 대해 뉴욕 증권 거래소로부터 정보를 얻기가 어려웠다 고 말했습니다. 과거의 혼란 가운데 상인과 중개자 역할을 한 고위직 노동자는 작년에 떠났습니다.

익명을 요구 한 1 층 상인은 "멤버들과의 상호 작용을 위해 지정된 정규 직원이 있었다.

Loeffler는 거래소에는 아직도 150 명의 노동자가 있었는데, 그들 중 상당수는 긴 역사가있는 역사가있어 상인과 고객을 상대하고 있다고 말했다.

증권 거래소 실패의 역사.

방황한 다람쥐, 보안 위반 및 더 일반적으로 기술적 인 결함으로 전세계 교환이 중단되었습니다.

그리고이 거래소는 몇몇 대형 은행들로부터 칭찬을 받았다.

JP 모건 체이스 (JP Morgan Chase) 경영진은 고객에게 다음날 편지를 보냈다. "업계와의 의사 소통은 적극적이고 도움이되었습니다.

뉴스 미디어와 외부 세계와의 커뮤니케이션에서, 실패의 날에, 교환은 지난 2 년 동안 선임 미디어 책임자의 출발에 의해 혼란스러워졌습니다. 이로 인해 ICE는 퇴사하는 동안 비교적 적은 수의 직원들에게 의존하게되었습니다.

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문제가 처음 제기 된 후 뉴욕 교환 원 직원들이 전화로 들었을 때 그들은 교환 사와의 통화에 관여 한 두 사람에 따르면 문제를 확인하고 대응하는 데 어려움을 겪고있는 것처럼 보였다.

"거기에는없는 수준의 솔직한 경험과 전문성이있다"고 전 N. Y.S. E가 말했다. 새로운 고용주를 대신하여 지난 주에 거래소 직원과 기록에 대해 말할 권한이없는 직원. "당신은 이러한 상황을 충분히 처리하고 복구 할 방법을 찾아 냈습니다."

현재 뉴욕 교환 기술 업무를 담당하고있는 Scott Visconti는 2012 년 이래 교환기에있었습니다. 그는 경험이 풍부한 사람들을 Universal Trading Platform으로 알려진 교환의 복잡한 거래 시스템으로 교체했습니다.

ICE가 2012 년 말에 82 억 달러에 NYSE-Euronext를 인수한다고 발표했을 때 뉴욕 거래소의 운명과 뉴욕의 모든 관련 일자리는 뜨거운 주제였다. 뉴욕의 정치인들은이 장소 교환을 중단하지 않을 것이라는 회사의 보증을 원했습니다.

주식 거래 세계에서도 뉴욕 거래소와 라이브 거래 층은 폐쇄에 취약한 값 비싼 유물로 여겨져 왔습니다. ICE가 뉴욕에서 구입 한 화려한 클럽 룸과 광대 한 사무실은 전자 거래가 거래소가 수집 한 수수료를 침식하기 이전의 초기 시대에 지어졌습니다. ICE가 증권 거래소를 인수 한 이래 Sandler O'Neill의 자료에 따르면 주식 거래 수수료는 광범위한 회사 매출의 약 5 %에 ​​불과했다.

ICE의 최고 경영자 제프리 스프 레셔 (Jeffrey Sprecher)는 여러 차례에 걸쳐 무역 장벽을 유지하기 위해 노력하고 있으며 뉴욕과 애틀란타에 이중 본부를 유지하겠다고 약속했다고 전했다. 그러나 첫날부터 그는 합병 된 회사의 비용을 줄이려고했다.

스프 레셔 총재는 "합병 된 사업을 저렴한 비용으로 운영 할 수 있으며, 우리 두사람보다 훨씬 적은 비용으로 기본 사업을 운영 할 수 있다고 생각한다"고 말했다.

스프 레처 (Sprecher)는 뉴욕 거래소의 최고 경영자를 거의 없앴습니다. Sprecher가 뉴욕에 설치 한 대리인, 39 세의 전 대학 야구 선수 인 Thomas Farley는 월스트리트에서 교환의 본관을 개조하여 의사 소통을 개선하고 더 많은 근로자를위한 자리를 마련하며 옆집 건물이 필요합니다.

Farley는 증권 거래소를위한 Pillar라고하는 새로운 기본 거래 시스템을 구축하기위한 노력을 주도했습니다. 그러나 당분간은 교환 원이 기존의 소프트웨어를 사용하고 있습니다. 전직 직원들은 ICE가 이전 시스템의 복잡성을 알고 있던 많은 고위 직원을 제거하기 전에 ICE가이를 제거했는지 걱정한다고 말했습니다.

월리스 (Mr. Wallis)는 조직이 종종 새로운 소프트웨어에 자원을 투입하고 기존 인프라를 유지하기에 충분한 비용을 지출하지 않는 실수를 범했다고 말했습니다. "직원을 뽑아 내면 항상 위험합니다."

이 기사의 버전은 2015 년 7 월 15 일, 뉴욕 판의 B1 페이지에 "Big Board에서의 시스템 오류로 인하여 직원 삭감"이라는 제목의 제목이 인쇄되어 나타납니다. 주문 재 인쇄 | 오늘의 종이 | 구독하십시오.

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1 분 외환 거래 전략.

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거래 시스템 오류.

IDG News Service 12 월 20 일, 6 : 1 년이 가까워지면서 한 가지 사실이 분명히 드러납니다. ERP와 기타 소프트웨어 프로젝트가 아직도 많이 남아 있습니다. 소프트웨어 프로젝트 실패는 누구든지 거래 할 수있는 재미가 없습니다. 그들은 낭비되는 돈과 노력 더미, 고발과 추행, 심지어는 소송으로 이어집니다. 올해 표면화 될 가장 중요한 문제 프로젝트를 살펴 봅니다. 그것은 정치적 차이와 기술적 실패로 가득 찬 거대한 사업이었으며, 결국 그것은하지 말아야 할 일의 한 예가되었습니다. Fallout은 시스템 통합 업체 SAIC의 이전 직원과 하도급 업체 인 TechnoDyne가 참여한 혐의로 리베이트 계획에 대한 비용 초과 및 범죄 조사로 인해 분열 된 뉴욕의 거대한 CityTime 급여 시스템 프로젝트를 올해에도 계속 진행했습니다. 6 월, 관계자는 TechnoDyne 임원 인 Reddy와 Padma Allen을 기소했습니다. 다수의 이전 SAIC 직원을 포함한 다른 사람들도 대금을 청구되었습니다. 뉴욕 시스템은 SAIC에 지불 한 돈을 회수하려고합니다. 지난 4 월 대규모 기술 유통 업체 인 잉그램 마이크로 (Ingram Micro)는 호주의 SAP 프로젝트로 인한 시스템 문제로 1 사분기 이익이 크게 줄어들 었다고 발표했습니다. 부족분은 "주로 호주의 새로운 기업 시스템으로 전환하는 어려움에 기인 한 것"이라고 밝혔다. 잉그램 마이크로 (Ingram Micro)는 시스템이 한 번에 많은 가치와 효율성을 제공 할 것이라고 강조했습니다. 그러나 그것은 또한 재무 결과가 프로젝트의 쟁점들에 의해 다시 영향을받을 수 있다고 경고했다. 그러나 SAP 프로젝트의 문제는 대부분 해결되었다고 전했다. Montclair State University는 PeopleSoft 프로젝트를 통해 Oracle을 고소했지만 오라클은 불을 냈습니다. 5 월, 뉴저지의 몬크 클레어 주립 대학 (Montclair State University)은 오라클을 상대로 소송을 제기하면서 벤더가 학교의 노후화 된 레거시 시스템을 대체 할 피플 소프트 프로젝트를 완전히 망쳤다 고 주장했다. 그러나 오라클은 신속하게 문제를 학교의 잘못이라고 주장하면서 빨리 해고됐다. Montclair는 최근 오라클이 영업 과정에서 "조작 된"소프트웨어 데모를 실행했으며 또한 강탈에 대한 유죄라고 주장하는 등 불만 사항에 대한 세부적인 불만을 제기 한 수정 된 소송을 제기했습니다. 일부 ERP 실패는 범위와 비용 측면에서 다른 것보다 크지 만 모두 기업의 운영에 심각한 영향을 줄 수 있습니다. 상업용 옥외 가구 판매 업체 인 ParknPool은 Epicor를 11 월 말에 법원에 데려갔습니다. ERP 프로젝트의 "큰 혼란"으로 인해 올해에 손실을 입을 것이라고합니다. ParknPool은 버지니아 주 렉싱턴의 관리 책임자 인 짐 포너 (Jim Fonner)가 IDG 뉴스 서비스에 전 인터뷰에서 말하면서 자라나는 QuickBooks 시스템에서 승진하기를 기대하고있었습니다. Fonner는 Epicor의 제품이 더 긴밀하게 통합 된 것처럼 보이기 때문에 Sage 시스템을 통해 Epicor를 선택했습니다. 그러나 약 20 명의 직원을 보유한 ParknPool에 따르면 계약이 체결되면 아무 일도 없을 것 같았다. 우리는 그 (것)들에게 7 달을주고, 우리는 0을 얻는다. "그는 인터뷰에서 말했다. 우리는 명령을 처리 할 수 ​​없었다. 이전의 진술에서, 에피 코는 잘못된 행동을 부인했다 : 마린 카운티는 원래 작년에 하층 법원에서 트레이딩을 상대로 소송을 제기했다. 시스템 통합 업체는 경험이 부족한 직원을 프로젝트에 쏟아 부어서 문제를 일으켰습니다. 카운티에서는 SAP 소프트웨어를 추출하여 다른 것으로 대체하기로 결정했습니다. 그렇게하면 일을 끝내는 데 비용이 적게 드는 옵션이 될 수 있습니다. 그 소송은 SAP와 Deloitte가 연방 Racketeer 영향을 받고 부패한 조직인 RICO에 위배된다고 주장한다. Marin County는 나중에 SAP가 소프트웨어 스위트를위한 "Ramp-Up"얼리 어답터 프로그램에 가입하도록 유도했다고 말했다. Deloitte는 Marin County의 연방 소송을 "경솔한"전략으로 호명하고 더 호의적 인 시도를하기 위해 소프트웨어를 새롭고 위험한 것으로 간주하여 프로젝트의 실패에 기여했습니다 (SAP와 Deloitte는 모두 책임을 부인했습니다) e 법률 포럼에 참여한 반면, SAP는 왜 딜로이트와 함께 실패 할 것인가, 다른 방어선들과 공모하기를 원하는지에 대해 의문을 제기했다. ERP 프로젝트가 원래 기대했던 것보다 더 많은 비용이 드는 결과를 가져 오는 것은 일반적이며 냉소적 인 것으로 예상됩니다. 그러나 5 배는? 그건 8 월에 에피 코를 고소 한 사우스 캐롤라이나의 Whaley Foodservice Repair의 주장이다. Whaley는 상용 주방에서 사용하는 장비를 판매 및 수정하고 처음으로 Epicor와 ERP 프로젝트에 대해 이야기하기 시작했습니다. 이 시스템은 Whaley의 본사와 Marchbut에 의해 12 개의 지점에서 구현 및 구현 될 예정이었습니다. Whaley의 소송에 따르면, 소프트웨어가 예상했던대로 작동하지 않았습니다. 3 월에 아이다 호 주 감사인은 유니시스가 메디 케이드 청구 처리를 위해 개발 한 새로운 시스템으로 인해 수백만 달러의 손실을 초래할 수 있다는 보고서를 발표했습니다. 이 시스템은 메디 케이드 (Medicaid)를받는 환자를 치료하는 의료기관의 보험금 청구를 처리하기로되어 있습니다. 그러나 설계자의 결함 및 기타 문제로 인해 많은 지불 지연과 청구 처리가 잘못됐다. 감사원의 보고서는 또한 문제의 잠재적 인 근본 원인을 정확히 지적했으며, 특정 테스트 이정표가 달성되기 전에 시스템이 가동되었다고 지적했습니다. 건강 관리 계획 관리자 CareSource Management Group은 9 월에 Lawson Software에 소송을 제기하면서 회사의 ERP 시스템이 테스트 단계를 넘어서지 못했으며 Lawson이 약속 한 완전히 통합 된 제품군이 아니라고 주장했습니다. 시스템은 그 대신에 새로운 Lawson Talent Management를 포함하여 2 개의 모듈이었고, 거래 소송에 따르면. CareSource는 실제로 새로운 응용 프로그램을 설치 한 최초의 회사 중 하나였습니다. 프로젝트가 진행됨에 따라 인재 관리 모듈과 재무 애플리케이션간에 심각한 데이터 전송 문제가 발생하여 한 곳에서 실패한 CareSource가 Lawson과 함께 열린 20 건의 기술 지원 사례를 보유하고있는 것으로 나타났습니다. 이에 대해 Lawson은 모듈의 통합과 함께 "특정 문제"가 발생했음을 인정했지만 해결되었습니다. 노바 스코샤의 간호사들은 IBM이 주도하는 SAP 시스템 프로젝트의 문제로 올해 최소 6 개월간 월급 이상을 겪었습니다. 1 월 빅토리아 주 간호사 (Victorian Order of Nurses)가 1 월에 SAP 시스템의 전환을 뒤집은 후 일부 간호사는 변함없는 반면 일부 환자는 예상 임금을 두 배로 받았다고 노바 스코샤 간호사 연합 (Janet Hazelton)의 7 월 인터뷰에서 밝혔다. 우리의 임금은 결코 같지 않습니다. SAP의 급여 소프트웨어는 확고한 기술이지만 컨설턴트 인 Jarret Pazahanick은 이전에 IDG News Service에 말했던 것처럼 기존 시스템의 세부 사항을 매핑하는 작업자뿐만 아니라 근로자 급여로 모든 변수를 고려하여 구현하기 까다로운 업무를 수행했습니다. Pazahanick에 따르면, 가장 문제가되는 SAP 급여 프로젝트 실패는 동일한 특성을 갖고 있다고합니다. ERP 공포에 대한 상기 언급에도 불구하고, 희망이있는 이유가 있다고 컨설턴트 인 Krigsman은 말했습니다. 크립 스만 (Krigsman)은 올해 업계 최고 수준의 실패 사례가 거의 같은 기간 동안 업계가 "이 상황이 끔찍하고 수용 할 여지가 없다는 사실을 깨닫고있다"면서 "그러나 ERP 공급 업체는 광범위한 생태계 Chris Kanaracus는 IDG News Service의 엔터프라이즈 소프트웨어 및 일반 기술 소식을 다루고 있으며, PC 월드는 PC 생태계를 탐색하여 원하는 제품을 찾고 필요한 정보를 얻을 수 있도록 도와줍니다. BrandPosts는 후원사 커뮤니티에 의해 작성되고 편집되며 BrandPosts는 개인 스폰서가 자신의 관점에서 청중에게 직접 통찰력과 논평을 제공 할 수있는 기회를 제공합니다. 스폰서 포스트는 스폰서 커뮤니티 회원들이 작성하고 편집하며, 스폰서 포스트는 개인 후원사가 nsight 및 논평을 그들의 관점에서 직접 청중에게 전달합니다. 편집 팀은 스폰서 포스트의 글이나 편집에 참여하지 않습니다. 뉴스 리뷰 How-To 비디오 비즈니스 보안 게임 생산성 홈 오디오 비즈니스 소프트웨어 사진 유틸리티 소프트웨어 Windows 소셜 네트워킹 엔터테인먼트 소프트웨어 운영 체제 개발 교육 소프트웨어 그래픽 및 디자인 소프트웨어 건강 및 피트니스 소프트웨어 의료 소프트웨어 라이프 스타일 소프트웨어 GPS 및 탐색 뉴스 소프트웨어 참조 스포츠 여행 비디오 웹 애플 리케이션 날씨 브라우저 노트북 태블릿 전화 하드웨어 보안 소프트웨어 가젯 구독하십시오. 리소스 PC 전화 프린터 Ultrabooks 블로그 바이러스 카메라 구성 요소 컴퓨터 액세서리 소비자 조언 디스플레이 전자 리더 플래시 드라이브 그래픽 카드 하드 드라이브 홈 시어터 입력 장치 키보드 노트북 액세서리 모바일 네트워킹 운영 체제 광학 드라이브 프로세서 서버 Smartwatches 스트리밍 서비스 스토리지 태블릿 Windows. 보안 게임 생산성 홈 오디오 사업 소프트웨어 사진 유틸리티 소프트웨어 Windows 소셜 네트워킹 엔터테인먼트 소프트웨어 운영 체제 개발 교육 소프트웨어 그래픽 및 디자인 소프트웨어 건강 및 피트니스 소프트웨어 의료 소프트웨어 라이프 스타일 소프트웨어 GPS 및 탐색 뉴스 소프트웨어 참조 스포츠 여행 비디오 웹 애플 리케이션 날씨 브라우저. 홈 비즈니스 소프트웨어 뉴스. 감사합니다. 메시지가 전송되었습니다. 죄송합니다. 이 페이지를 쓰는 동안 오류가 발생했습니다. Chris Kanaracus IDG News Service 12 월 20 일, 6 : 고객이 ERP 소프트웨어 프로젝트 시도 후 Epicor에게 큰 소리 쳤다. SAP에 대한 Marin County 소송에서 Racketeering Rosseteering 판사가 주장합니다. 오라클은 소프트웨어에 대한 교정 소송을 제기 함 투명한 QNAP TurboNAS TS 검토 : 많은 전력이 있지만 메모리가 부족합니다. Ingram Micro의 이익에 영향을주는 SAP 프로젝트의 어려움 - 두 번 4 월, 대규모 기술 유통 업체 인 Ingram Micro는 호주 SAP 프로젝트의 문제점이 1 분기 수익에 큰 영향을 미쳤다 고 발표했습니다. Montclair State University는 PeopleSoft 프로젝트를 통해 오라클을 고소했지만 오라클은 불을 뿜었다. 뉴저지의 Montclair State University는 지난 5 월 오라클과의 소송에서 벤더가 학교 노후화 된 레거시 시스템을 대체 할 피플 소프트 프로젝트를 완전히 망쳤다 고 주장하면서 소송을 제기했다. 오라클은 Montclair의 최신 주장에 대해 언급하지 않았다. Epicor는 ERP 프로젝트에서 고객이 고소하여 '큰 난장판'으로 변했습니다. 일부 ERP 실패는 범위 및 비용면에서 다른 ERP 실패보다 크지 만 회사 운영에 심각한 영향을 미칠 수 있습니다. 소송은 아직 재판을받지 않고있다. 사례 관리 회의는 1 월 에피 코 고객이 고소한 야생 비용 초과로 소송을 제기 한 것입니다. 시스템 프로젝트가 원래 기대했던 것보다 더 많은 비용이 드는 것은 일반적인 일이며 냉소적 인 것으로 예상됩니다. 3 월에 아이다 호 주 감사관은 유니시스가 메디 케이드 청구 처리를 위해 개발 한 새로운 시스템으로 인해 수백만 달러의 손실을 초래할 수 있다는 보고서를 발표했습니다. Lawson, CareSource 관리 법정에서 법원으로 건강 관리 계획 관리자 CareSource Management Group은 9 월 Lawson Software에 소송을 제기하여 회사의 ERP 시스템이 테스트 단계를 넘어서지 못했으며 Lawson이 약속 한 완전히 통합 된 제품군이 아니라고 주장했습니다. SAP-IBM payroll system woes fouled up nurses' pay Nurses in Nova Scotia reportedly suffered through at least six months of faulty paychecks this year due to problems with an SAP system project led by IBM. PCWorld PCWorld helps you navigate the PC ecosystem to find the products you want and the advice you need to get the job done. About Us Contact Us Digital Edition Customer Service Gift Subscription Ad Choices Newsletters Privacy Policy RSS Terms of Service Agreement E-commerce Affiliate Relationships. Get PCWorld's Digital Editions Subscribe Now. Select One CIO Computerworld CSO Greenbot IDG Connect IDG TechNetwork IDG.

5 thoughts on “Trading system failure”

Or, the steps may be more generally described, in which case you may.

Student-specific scholarships target certain segments of the student body, offering financial assistance and other resources designed to increase representation in higher education.

Hallier (1918) are all C. vl6co6um Vent., while Lindl. (1918) is C.

According to new United Nations report 60% of the world has mobile phones.

With these few introductory remarks, I shall proceed to a consideration of.

기계적인 Forex.

기계 거래 전략을 사용하여 외환 시장에서 거래합니다.

Understanding the nature of trading system failure: Why trading systems fail.

During the last two posts I have spoken about trading system failure and how we can detect this through the use of “blunt” and progressive measures. In particular I have talked about system failure as a point where a system no longer matches the statistics expected from its historical testing and how there are clear statistical measures that can detect this point. However a more interesting aspect of trading system failure is to understand why this happens. Why does a system start to perform below what is expected from its testing? Why does a system built with low data-mining bias start to deteriorate ? Perhaps most importantly, how can we prevent this from happening (or at least attenuate it)? On today’s post I am going to discuss why trading systems fail and what we can do within the development process to ensure that the probability of this happening is as low as possible. We will talk about the system building process, the amount of market data used and the influence this has on the forward testing process.

When you develop a system using historical data you’re fundamentally working under the assumption that В inefficiencies that exist within your trading history will be repeated along the future. This basic assumption is the reason why all systems must eventually face failure (fail to perform within their historical testing statistics) as the number of potential market conditions is infinite while the number of design conditions is limited. If you take care to develop your trading strategy taking data-mining bias into account then your system does not fail because the inefficiency you found in the past was not “real” but because the market changed to a set of characteristics that no longer include this inefficiency. Your system was built to tackle something that ceased to exist under new market conditions.

A common mistake I have seen when building trading strategies pertains to the way in which the data used to build systems is chosen. Many people believe that when you trade lower time frames you need to use less data because the number of points you have within your test is bigger. For example some traders believe that if you’re trading a 1H system you can use 2 years of data instead of 10 for an equivalent system on the daily charts, because you have 24 times more data and therefore need less time to obtain the same number of trades and the same statistical relevance. It is true that the more bars you have the more certain you can be with less testing time that you’re developing a system above data-mining bias but this has nothing to do with the robustness of your strategy. When building a trading system on the 1H chart using 2 years of data you can be sure that you can get the same data-mining bias as with a 4H system on 8 years of data. This means that you can be as confident on the 1H – 2 year system as you are on the 4H – 8 year system about the existence of a real market inefficiency for those periods. However there is a key difference here, you must draw a distinction between robustness and data-mining bias .

If a system fails because new market conditions do not resemble anything within its testing period then it is rational to assume that a robust strategy should be tested across more market conditions. If it has seen more market conditions then it is suited to survive more conditions, that simple. However, market conditions change in cycles that are irrespective of data points because they change relative to macro-economic factors that go across certain time-spans. This means that your 1H 2-year strategy might have detected a real inefficiency across those 2 years, but it simply failed because that inefficiency was nonexistent as the market moved forward. However your 4H-8 year strategy – which had seen a macroeconomic environment that was different – was able to better accommodate the new conditions, because they did resemble something the strategy had seen in the past. The difference here was that with the 4H strategy we had seen more market conditions, even though we had the same certainty regarding data-mining bias.

This means that the timeframe of your strategy is completely irrelevant when talking about the robustness of your system , the robustness is only determined by the scope of market conditions your strategy is able to survive to and not by how many trades or how many data-points your strategy was simulated across. A daily strategy – with performance above data-mining bias – trading across 25 years is more robust than a 1H strategy simulated across 2 years, even though the 1H strategy may have more trades and more data-points it simply has not seen a variety of market conditions that are as wide. Perhaps the whole 2 year period for the 1H strategy was located within an abnormally tight daily range, while conditions outside of this period where completely different.

When developing trading strategies, more conditions always mean more robustness and therefore using as much data as possible is always a good idea. Some people say that they don’t use previous market data because it is now irrelevant as such market conditions will never happen again. However, the fact is that this is now not known and sometimes market conditions similar to those in the distant past can show up. If you have read my post on current market conditions regarding volatility on the EUR/USD you might have seen that current market conditions are actually similar to trading conditions in 1996. Even though the conditions are not exactly the same and market micro-structure has indeed changed significantly, overall volatility and directionality have behaved in a similar manner through the year. Since you never know which market conditions might be repeated, going for additional robustness is always a pro . It is clearly more difficult to find systems that work across more market conditions but when such systems are found (with obvious care to develop them above data-mining bias) you obtain a higher chance to successfully tackle something in the future.

The above does not mean that systems immune to failure can be created . As I have said, market conditions available for system creation are finite but the possible variations of market conditions in the future are virtually infinite. This means that despite your efforts there might always be a set of market conditions that will make your strategy under-perform and reach formal statistical failure. The key here is to have a large array of strategies exploiting uncorrelated inefficiencies such that the likelihood of failure at the same time is minimal. Two other key aspects are the ability to detect failure quickly and the ability to create new systems on-demand as strategies need to be replaced (having a strong data-mining implementation). If you would like to learn more about failure detection and algorithmic system creationВ please consider joiningВ Asirikuy, a website filled with educational videos, trading systems, development and a sound, honest and transparent approach towards automated trading in general . 나는이 기사를 즐겼기를 바랍니다! :영형)

3 Responses to “Understanding the nature of trading system failure: Why trading systems fail”

Wise post Daniel that I can only confirm. I have a system that is operating on the 5 minute(!) timeframe that was initially optimized on data from 1. January 1999 to 1. January 2013. So that has a hundred thousand data points for the backtest. Still it is struggling now in 2014 because the market has changed so much and is in a behavior that did not exist the 14 initial optimized years.

So I confirm, it doesnВґt matter what timeframe your strategy is, it matters how long (in years) the horizon is youВґve optimized it on to adapt it to as many market scenarios as possible.

Hi Daniel – have you ever tried putting additional weight on the most recent years when developing a strategy? & # 8211; if so, what were the results/conclusions?

Thanks for posting :o) If you do that you’re simply making an assumption about market behavior in the future being more like market behavior in the recent past. This may be good or bad, depending on what happens in the future. If the future fulfills this assumption then you will do great, if it does not (like it happened in 2008), you will do poorly. If you know nothing about the future then it’s not a safe assumption. I am all for only trading systems for which the recent past was profitable but I do not weight this more heavily than results in the distant past. I hope this answers your question :o)