实验室

ZeroMQ – How To Interface Python/R with MetaTrader 4
27 August 2017

In this post, we present a technique employing ZeroMQ (an Open Source, Asynchronous Messaging Library and Concurrency Framework) for building a basic – but easily extensible – high performance bridge between external (non-MQL) programming languages and MetaTrader 4.   Reasons for writing this post: Lack of comprehensive, publicly available literature about this topic on the […]

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Hedging DARWIN Portfolio Risk with $DWC
18 July 2017

In this blog post, we’ll discuss how DARWIN Investors can diversify away some of the excess risk posed to their portfolios by Loss Aversion, a common and well-researched phenomenon in behavioural finance. In particular, we’ll discuss why it makes sense to include DARWIN $DWC in a portfolio that’s partially or entirely composed of loss averse […]

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$DWC – A Real Time Sentiment Index & Security
5 July 2017

Fundamental and Technical trading indicators have long been used as a proxy for market sentiment. But by definition, these indicators have always lagged the movements they’ve been used to forecast. With the advent of “Big Data”, social data too has joined the ranks, e.g. Twitter, Facebook, LinkedIn, with various attempts being made to harness any […]

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小技巧

交易最小量一支美股起
24 July 2020

我们将继续消除障碍以便专业从事股票人才交易者选择Darwinex。 自从我们在2018年推出股票差价合约(CFD)以来,基于股票价格的最小数量为1、5、10和20支股。 因此,每家公司的股票最低投资额约为1,500-3,500美元,这对小额账户构成了障碍。 现在我们将最小交易规模减少到1支股。 绝对是由Darwinex经纪商提供的所有行动。 目前有200多支美股。 进行此更改: 我们降低了投资股票的入门槛。 我们提高了操作员管理风险的能力。 这增加了使用Darwinex本身的好处: 创建更均衡的投资组合:除了投资股票外,您还可以投资我们的“ ETF”:DARWINs。 从您的共享帐户(MT4或MT5)创建股票DARWIN,并利用 通过DarwinIA分配获得Darwinex资金,以及 通过Darwinex市场获得第三方资金。   而且请不要忘记与我们以DMA格式交易股票差价合约的通常优势: 利用CFD相对于现货股票的优势可以进行多种类型的操作,同时可以享受CFD供应商没有提供的保证。 具有竞争力的价格与您的交易才华挂钩。    我们正在并行研究与股票更相关的一些倡议: 我们将介绍精选的最具流动性的欧洲股票。 我们将成为 Interactive Brokers 的合作伙伴,这样您就可以在IBKR执行情况下进行现货交易,并根据您的操作创建DARWIN。 敬请期待2020年下半年的新闻!

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新D-Score
20 July 2020

8月1日我们将发布D-Score(D分数)的修改版。 在本文章中我们要说明: D分数的由来 随着时间的推移,我们学到了什么 全新的D-Score算法 对其他功能的影响 D-Score在Darwinex的用处 作为总结,我们简化并同时改善了D分数的计算。 我们独立于属性来执行此操作,它将完全基于价格数据。 我们将继续在Darwinex使用它作为用来冒险您的资本的指标。 1.D分数的由来 D-Score诞生于2013年,在我们的人才和资本市场启动之前。 那时我们的目标是自动寻找世界上最好的交易员,以使其具有知名度并可以在我们未来的市场中筹集资金。 那时,甚至现在,大多数信号服务也仅限于按照非常简单的标准来显示最佳策略列表。 真正好的交易员并没有真正脱颖而出。 您必须具有一定程度的交易知识才能真正的大海捞针。 好的交易员和投资者都感到沮丧。 我们相信找到该算法将使我们能够使非交易者进入我们的市场,使他们有足够的信心进行成功的投资。 我们还认为通过这种方式人才会将我们视为唯一真正关心他们成功的技术提供商,我们对此深信不疑。 出于这个目标我们开始发现交易策略可靠性的收益很大程度上取决于其风险管理。 这意味着结果不仅必须针对策略的整体风险水平进行标准化,而且还应考虑每个仓位的风险水平。 举例来说,假设某策略以1:1的杠杆率进行了9笔交易,每笔亏损10个点,然后开了另一笔以100:1的杠杆率赢得10点的交易。 信号产生正回报,但这是一个好信号吗? 此外,在最后一次交易中,我们应允许什么杠杆作用来代表先前的样本? 5:1? 10:1? 这种类型的操作最明显和最常用的情况是马丁格尔策略(martingale),但也有许多变体。 我们得出的结论是有必要创建一种算法能够将风险决策从仓位转换为策略级别的全局风险级别,以消除产生统计错觉的可能性。 不仅如此,我们还了解到推销信号的唯一方法应该是使用能够正确比较信号的产品。 Darwin (达尔文是已开通跟单系统的交易策略)。 DARWIN是将一种信号转换为另一种信号,其中如上所述,通过交易或头寸使用个人杠杆不会对获利能力产生错误的幻想。 同时,我们已经知道要创建一个新产品DARWIN,因此我们必须实施新算法来寻找市场上的人才。 除了测量信号质量之外,我们还要求D分数(D-Score): 保护信号提供者100%的知识产权,从而为投资者提供足够的信心。 理想情况下,我们希望将其分解为单独的单元。 属性就是这样诞生的,以便更加透明的提供客户并为交易者提供改进的思路。 不受风险等级的影响。 对于任何类型的资产均有效,但前提是该风险仅是其波动性的函数(例如,期权除外) 对任何类型的操作均有效。 无法利用某些代码漏洞来“欺骗”后人为地改善它。 正如所解释的那样,重要的是要强调D-Score早于DARWIN(跟单系统)的诞生。 实际上早了2年。 尽管如此,我们认为这应该不是问题,因为D分数应该独立于风险水平。 2. 我们学到了什么 如果D-Score使用了最先进的DARWIN版本以及所有当前和过去的DARWIN(超过10,000个),则很有可能会采用不同的方法。 当前D分数的复杂性是其发展的结果。 现在我们有了数据并进行了许多分析,我们得出的结论是使用DARWIN报价就可以得到比当前更具预测性的D-Score,而无需使用可投资指标(12个投资指标,EX,MC…)。 我们认为是这样因为DARWIN价格已经纳入了所有风险归一化(全局和按仓位),因此是“无噪声”纯信号。 我们认为当前的D评分是调查金融资产分类的重要一步,通过比较不同的风险策略。 但是如果您具有纯信号,最好仅使用价格来确定其质量。 另一方面,我们在创建过程中对自己施加的限制(尤其是可以根据独立属性计算)使我们无法像过去那样反复迭代D-Score及其属性。 影响他的成绩的各种因素(属性,权重,历史,资产)使他陷入了无法演变的地步。 我们都知道它必须进行改进,但是以前我们不知道如何做。 […]

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推出:DARWIN Check out
14 May 2020

DARWIN check-ou页面可合法,有效和简单的帮助管理从亲密圈子(朋友和家人)吸引到您的DARWIN的资金。

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差价合约是复杂的工具,并且由于杠杆作用而具有快速亏损的高风险。在与该提供商交易差价合约时, -- %的投资者账户会亏钱。您应该考虑是否了解差价合约是如何运作的,以及您是否有能力承担亏损资金的高风险。