Financial Analysis: The Start of an Experiment in Algorithmic Trading
Today, I am starting a small experiment that addresses a legitimate question in trading: How much money do you need to trade effectively? Looking at the performance charts from the past year, I notice that the first few months included quite a dry spell. However, from mid-year onwards, performance improved dramatically, and by the end, we had a stable profit factor. Not every year follows this pattern, but similar trends are often observed. The quality of a well-tuned algorithm is reflected in its stability, even during such dry periods.
A central problem in volatile markets is often the unnecessary loss incurred when hitting the stop-loss (SL). I don’t think I need to discuss the usefulness of an SL in algorithmic trading; a system without an SL quickly ceases to exist. Loss limitation is therefore crucial in trading, and this is exactly the kind of test I want to start today. January and February are not typically the best months seasonally, which is why I want to initiate a test right now. Regardless of the news that may come our way in the near future, I must be prepared for it. No changes will be made to the setup to ensure good data quality.
An already running Expert Advisor is adjusted weekly by me, meaning that the data is not truly representative of exclusive algorithmic trading. I am curious about the results and will, of course, report regularly on them. Let’s see how the U.S. and the rest of the world will affect my test and whether it will withstand those influences. Ultimately, these are just measurement points in the larger system called the stock market, and measurement points are key to success.
In this context, it’s important to emphasize that algorithmic trading carries both opportunities and risks. A faulty algorithm or technical issues can lead to significant losses. Therefore, effective risk management is essential. Key aspects include determining position size, using stop-loss orders for loss limitation, and diversifying across different markets or strategies.
Overall, I am eager to see the results of this experiment and hope to gain valuable insights into the stability and profitability of algorithmic trading strategies.
Heute mal ein kleiner Start von einem Experiment. Eine berechtigte Frage beim Handel ist, wie viel Geld man haben muss, um sinnvoll Handel betreiben zu können. Wenn ich mir den Verlauf von den Kurven von dem letzten Jahr anschaue, dann fällt mir auf, dass beispielsweise die ersten Monate im Jahr eine ziemliche Durststrecke beinhalteten.
Ab Mitte des Jahres wurde die Performance dann schlagartig besser und am Ende hatten wir einen durchaus stabilen Profit Faktor. Nicht jedes Jahr läuft so aber so ähnlich und die Qualität eines gut angepassten Algorithmus ist die Stabilität auch in solchen Durststrecken. Ein Problem bei wilden Märkten in wilden Zeiten ist der oftmals unnötige Verlust durch erreichen des SL.
Über die Sinnhaftigkeit von einem SL im Algorithmen Handel brauche ich glaube ich nicht zu diskutieren, denn ein System ohne SL ist ziemlich schnell nicht mehr da. Die Verlustbegrenzung ist also das A und O beim Handel und genau mit solch Test möchte ich heute starten. Der Januar und der Februar sind saisonal nicht die besten Monate und genau in solchen Zeiten sollte man einen Test starten. Egal welche News uns erwarten werden in der nächsten Zeit, ich muss darauf eingestellt sein. Es sollen auch keine Veränderung am Setup vorgenommen werden, um eine gute Qualität der Daten zu haben.
Ein bereits laufender Expert Advisor wird beispielsweise wöchentlich angepasst von mir selber und somit sind die Daten nicht wirklich repräsentativ für den ausschließlichen Algo Handel. Ich bin selber gespannt auf das Ergebnis und werde natürlich regelmäßig darüber berichten. Mal sehen was die USA und der Rest der Welt meinen Test so antun werden und ob er es übersteht. Zuletzt sind auch dies nur Messpunkte im großen System namens Börse und Messpunkte sind der Schlüssel zum Erfolg.
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