거래 전략 수립

Excel을 사용하여 테스트 트레이닝 전략을 후진하기.
Excel로 테스트를 다시하는 법.
나는 상당한 양의 거래 전략을 다시 테스트했다. 나는 정교한 프로그래밍 언어와 알고리즘을 사용해 왔으며 연필과 종이로도 해왔습니다. 로켓 과학자이거나 프로그래머가되어서 많은 거래 전략을 테스트 할 필요는 없습니다. Excel과 같은 스프레드 시트 프로그램을 사용할 수 있다면 많은 전략을 테스트 할 수 있습니다.
이 기사의 목적은 Excel 및 공개적으로 사용 가능한 데이터 소스를 사용하여 거래 전략을 테스트하는 방법을 보여주는 것입니다. 시험에 소요되는 시간보다 더 많은 시간을 들여서는 안됩니다.
전략을 테스트하기 전에 데이터 세트가 필요합니다. 최소한 이것은 날짜 / 시간과 가격의 연속입니다. 보다 현실적으로 날짜 / 시간, 공개, 높음, 낮음, 마감 가격이 필요합니다. 일중 거래 전략을 테스트하는 경우 일반적으로 데이터 계열의 시간 구성 요소 만 필요합니다.
이 글을 읽는 동안 Excel로 다시 테스트하는 법을 배우고 싶다면 각 섹션에서 설명하는 단계를 따르십시오. 우리는 우리가 다시 테스트 할 심볼에 대한 데이터를 얻을 필요가 있습니다.
Go to : Yahoo Finance Symbol (s) 입력란에 IBM을 입력하고 GO를 클릭하십시오. 왼쪽에서 Quotes Under Historical Prices를 클릭하고 원하는 날짜 범위를 입력하십시오. 2004 년 1 월 1 일 - 2004 년 12 월 31 일을 선택했습니다. 페이지 맨 아래로 스크롤하여 스프레드 시트로 다운로드를 클릭하십시오. ibm. csv와 같은 이름으로 파일을 저장하고 나중에 찾을 수있는 위치에 저장하십시오.
데이터 준비.
Excel을 사용하여 위에 다운로드 한 파일을 엽니 다. 인터넷의 동적 특성으로 인해 위에서 읽은 지침과 열어 본 파일은이 시간을 읽을 때까지 변경되었을 수 있습니다.
이 파일을 다운로드했을 때 맨 몇 줄은 다음과 같습니다.
이제 사용하지 않을 열을 삭제할 수 있습니다. 내가하려고하는 테스트에서 날짜, 열기 및 닫기 값만 사용하여 높음, 낮음, 음량 및 조정을 삭제했습니다. 닫기.
가장 오래된 날짜가 먼저 있고 가장 최근의 날짜가 맨 아래에 있도록 데이터를 정렬했습니다. 데이터 - & gt; 이 작업을 수행하려면 메뉴 옵션을 정렬하십시오.
전략 자체를 테스트하는 대신, 구매를 팔로우하고 가까운 전략을 팔면 최고의 수익을내는 요일을 찾으려고 할 것입니다. 이 기사는 Excel을 사용하여 테스트 전략을 뒷받침하는 방법을 소개합니다. 우리는 앞으로도이를 발전시킬 것입니다.
다음은이 테스트의 데이터 및 공식을 사용하여 스프레드 시트를 보유하고있는 ibm. zip 파일입니다.
내 데이터가 이제 열 A에서 C (날짜, 열기, 닫기)에 있습니다. D에서 H 열에는 특정 일의 수익을 결정하는 수식이 있습니다.
수식을 입력하십시오.
Excel 전문가가 아닌 이상 까다로운 부분은 사용할 수식을 준비하고 있습니다. 이것은 단지 실습의 문제 일 뿐이며 더 많은 수식을 연습 할수록 더 많은 유연성을 얻을 수 있습니다.
스프레드 시트를 다운로드 한 경우 D2 셀의 수식을 살펴보십시오. 다음과 같이 보입니다.
이 수식은 D에서 H 열 (첫 번째 행 제외)에있는 다른 모든 셀에 복사되며 복사 된 후에는 조정할 필요가 없습니다. 나는 공식을 간략히 설명 할 것이다.
IF 수식에는 조건, 참 및 거짓 부분이 있습니다. 조건은 다음과 같습니다. "요일 (월요일에서 금요일까지 일치하는 1에서 5로 변환 된 숫자)이이 열의 첫 번째 행 (D $ 1)에서 요일과 같으면" 진술의 진정한 부분 ($ C2- $ B2)은 단순히 Close - Open의 가치를 제공합니다. 이것은 우리가 Open을 사고 Close를 팔았으며 이것이 우리의 이익 / 손실임을 나타냅니다. 성명의 허위 부분은 쌍의 큰 따옴표 ( ")로, 요일이 일치하지 않으면 아무 것도 셀에 넣지 않습니다.
열 문자 또는 행 번호의 왼쪽에있는 $ 기호는 열이나 행을 잠궈 복사 할 때 셀 참조 부분이 변경되지 않도록합니다. 따라서 여기 예제에서 수식이 복사 될 때 날짜 셀 $ A2에 대한 참조는 새 행에 복사되었지만 열이 A 열에 남아있는 경우 행 번호를 변경합니다.
수식을 중첩하고 매우 강력한 규칙과 표현식을 만들 수 있습니다.
결과.
평일 열의 맨 아래에 몇 가지 요약 기능을 배치했습니다. 특히 평균 및 합계 기능. 이는 2004 년에이 전략을 구현하는 가장 수익성있는 날이 화요일이었고 수요일이 그 뒤를 이었음을 보여줍니다.
나가 만기를 시험 할 때 - 강세 또는 곰 같은가? 전략을 작성하고 그 기사를 쓰고 나는 이와 유사한 스프레드 시트와 수식과 비슷한 접근법을 사용했다. 이 테스트의 목적은 만료 금요일이 일반적으로 완고하거나 약세인지 확인하는 것이 었습니다.
그것을 밖으로 시도하십시오. Yahoo Finance에서 일부 데이터를 다운로드하여 Excel에로드하고 수식을 시험해보고 무엇이 떠오르지 않는지 확인하십시오. 포럼에 질문을 게시하십시오.

엑셀을 이용한 슈퍼 트레드 트레이딩 전략의 백 테스팅.
이름에서 알 수 있듯이 SuperTrend 기술 지표는 시장 동향 파악에 도움이됩니다. 이 기사에서는 SuperTrend 거래 전략을 소개하고 Excel을 사용하여 전략을 다시 테스트하는 방법을 보여줍니다.
SuperTrend에 대한 다른 관점을 얻으려면. Forex SuperTrend 전략 : 지표를 뒤집는 것이 수익성이있을 수있는 방법을 보여주는 최근 기사를 참조하십시오.
이 전략은 테스트 기간 동안 수익성이 있었으며 결과는 아래에서 확인할 수 있습니다.
무역 전략.
전략의 기준은 다음과 같습니다.
Long Trade를 입력하십시오.
종가가 200 SMA 이상이고 SuperTrend에서 초과하거나 초과 할 때 또는 종가가 SuperTrend보다 높고 200 SMA 이상에서 초과 할 때.
짧은 무역을 입력하십시오.
종가가 200 SMA 미만이고 위에서 SuperTrend 아래로 교차 할 때 또는 종가가 SuperTrend보다 낮 으면 200 SMA 아래로 교차합니다.
긴 무역을 닫으십시오.
이익 목표 또는 Stop-Loss가 타격을받을 때 반대 방향으로 거래가 열릴 때 종가가 종가에서 종가로 25 EMA 이하로 하락할 때.
짧은 무역을 닫으십시오.
이익 목표 또는 Stop-Loss 중 하나가 맞았을 때 거래가 반대 방향으로 열릴 때 종가 마감시 가격이 아래에서 위로 25 EMA.
비디오는 거래 전략을 설명하고 백 테스트에 사용 된 스프레드 시트를 살펴 봅니다. 또한 결과를 검토하고 단계별 분석을 수행합니다.
Excel 수식.
이 수식은 내 전자 책 코스의 스프레드 시트 버전, Excel을 사용하여 거래 전략을 백 테스팅하는 방법을 기반으로합니다. 셀 참조는 어떤 열에서 어떤 데이터를 사용하는지에 따라 달라집니다. 그러나 테스트를 거친 거래 전략을 이해하면 자신의 스프레드 시트 또는 백 테스팅 시스템에 수식을 쉽게 적용 할 수 있어야합니다.
EMA AC203 = IF (F203 & lt; I202, AI203 = $ AI $ 2, AB203 = 0, AA203 = 0, Z203 = 0), & ema close &
긴 EMA 닫기 AN203 = IF (AC203 = & EMA 닫기 (F203-AD203) / (AE203-AD203) * AG203)
짧은 종료 EMA AS203 = IF (AND (F203> I203, F202 짧은 EMA 닫기 BD203 = IF (AS203 = & EMA close (AT203-F203) / (AT203-AU203) * AW203)
거래 전략은 1 시간짜리 시간대에 EUR / USD 외환 거래로 되돌아갔습니다. 역 테스토는 3 시간 동안 20,000 1 시간 (3 년, 3 개월) 동안 수행되었습니다.
그런 다음 이러한 백 테스트를 결합하면 결과가 아래 표에 나와 있습니다.
관련된 링크들.
Excel을 사용하여 트레이딩 전략을 백 테스팅하는 데 관심이 있다면 새로운 전자 책 코스 : Excel을 사용하여 트레이딩 전략을 어떻게 테스트 할 수 있는지를 Amazon Kindle Bookstore에서 확인하십시오.
MT4를 사용하여 백 테스팅 및 자동 거래에 관심이있는 경우 SuperTrend 거래 전략을위한 전문가 고문을 만드는 방법을 살펴보십시오.
Excel에서 SuperTrend를 계산하는 방법을 알고 싶다면 이전 기사 인 Excel을 사용하여 SuperTrend 지표를 계산하는 방법을 참조하십시오.
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Tradinformed.
Tradinformed는 거래자가 기술을 개발하고 경쟁에서 앞서 나가는 데 도움을주기 위해 노력합니다. 자신의 전략을 백 테스팅하고 새로운 거래 아이디어를 얻는 방법을 배우십시오.
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알고리즘 트레이딩 (1) 바이너리 옵션 (2) 차트 패턴 (1) 경제 데이터 (1) 경제 성장 (2) 필수 트레이더 라이브러리 (4) 엑셀 거래 (6) Google 스프레드 시트 (1) 백 테스트 방법 ) 무역에 대한 인터뷰 (1) 무역에 대해 알아보기 (17) MT4 (5) 무역 아이디어 (2) 무역 자동화 (3) 무역 도서 (1) 무역 도서 (1) 무역 심리학 (24) 분류되지 않은 (2)
산타 클로스 랠리 Backtest 모형 & 유로; 16.39 10 in 1 패키지 및 유로; 93.04 유로; 59.91 4 in 1 패키지 및 유로; 35.67 유로; 27.82 탈주 모형 & 유로; 16.39.
21 기술적 인 지시자 & 유로; Excel & euro를 사용한 4.97 Long-Short Backtest Model; 9.34 진보 된 백 테스트 모델 및 유로; 16.39 21 더 많은 기술 지표 및 유로; 4.97.
VIX 변동성 S & P 500 Entry & euro; 16.39 4 in 1 패키지 및 유로; 35.67 유로; 27.82 Excel & euro를 이용한 Long-Short Backtest Model; 9.34.
Tradinformed는 거래자가 기술을 개발하고 경쟁에서 앞서 나가는 데 도움을주기 위해 노력합니다. 자신의 전략을 백 테스팅하고 새로운 거래 아이디어를 얻는 방법을 배우십시오.

눈물없이 자동화.
Automated Trader Magazine Issue 19 Q4 2010에 게시되었습니다.
문자 그대로 전세계 수천 명의 상인이 엑셀 TM을 사용하여 기계 거래 모델을 개발하고 운영합니다. 그러나 지금까지는 연결할 수없는 격차가 실시간 시뮬레이션과 실시간 거래를 위해 이러한 모델을 자동화하는 방탄복이었습니다. Bloomberg Tradebook의 Tradebook API 제품 / 비즈니스 책임자 인 Gary Stone, Chief Strategy Officer 및 Howard Stone은 이상적인 솔루션에 대해 설명합니다.
엑셀 (Excel) 사용자가 금융 시장에서 보편적으로 사용되는 것은 아니지만 모든 사용자가 VBA 프로그래머가되는 것은 결코 아닙니다. 결과적으로 거래 커뮤니티의 상당 부분이 Excel에서 실행중인 기계 모델을 자동화하는 간단한 방법이 없기 때문에 거래가 취소되었습니다. 모델은 엑셀에서 진입 및 종료 신호를 울릴 수 있지만, 프로세스는 항상 상인이 수동으로 필수 주문을 클릭하도록 요구합니다. VBA 또는 다른 언어를 사용하여 모델을 자동화하기 위해 프로그래머를 고용하는 대신에 오타 및 오류가 자주 발생하는 상인 / 프로그래머 인터페이스로 즉시 이동합니다.
경쟁력있는 생산성 향상.
이것은 단지 편의성과 프로그래밍 비용 / 오해를 피하는 문제가 아닙니다. 적은 비용으로 더 많은 일을 할 수없는 오늘날의 금융 시장에서는 생산성, 위험 관리 및 (궁극적으로) 경쟁 우위에 관한 것입니다.
&황소; 더 많은 거래자가 더 많은 컴퓨터 화력에 액세스 할 수있게되면서 너무 많은 상인이 동일한 알파 기회를 쉽게 데이터 마이닝 할 수 있기 때문에 많은 거래 아이디어의 수명이 상당히 줄어들고 있습니다. 10 년 전에 강력한 거래 모델은 수년 동안 비 효율성을 포착 할 수있었습니다. 오늘날 초기 수익성이있는 모델의 성능은 수 개월에서 수 일 내에 종종 부패하기 시작합니다. 이는 새로운 모델의 생산 라인을 유지할 수있는 무역 조직의 역량에 프리미엄을 부여하고, 일단 충분히 테스트 된 후에는 최대한 빨리 시장에 출시합니다.
&황소; 지능적으로 사용될 경우 무역 자동화는 생산성을 높일 수 있습니다. 무역 집행 및 관리를 자동화 할 수있는 개인은 새로운 거래 모델을 연구하고 개발할 추가 시간을 갖고 있습니다. 헌신적 인 프로그래밍 팀에 대한 액세스 권한이없는 상인에게는 Excel에서 VBA를 탐색하지 않고도이 개발 프로세스를 용이하게 할 수있는 많은 도구가 있습니다. 열쇠는 자동화가 제공하는 시간을 가지고 있습니다. 결과적으로, 거래 운영은 전체적으로 사용 가능한 지적 자본을 극대화하고보다 효율적으로 일할 수 있습니다.
&황소; 거래자는 자신의 모델에 매개 변수가 없다고 주장하는 것이 일반적이지만 최적화 할 수있는 논리 어딘가에 적어도 하나의 매개 변수가 있습니다. Excel 테스트 중 가장 안정적이고 인접한 값이 가장 안정한 매개 변수 값은 실시간 거래를 위해 선택된 것입니다. 그러나 시장 행동에 약간의 변화가있을 경우이를 실시간으로 차선책으로 선택할 수 있습니다. 거래 모델의 자동화는 대안을 제시합니다. 즉 최적화 위험을 줄이기 위해 최고 성능 매개 변수 값을 동시에 거래하는 것입니다. 워크 플로 고려 사항은 인간 상인에게는 시나리오가 실현 가능하지 않다는 것을 의미하지만 자동화 된 Excel 솔루션이이를 제대로 수행 할 수 있습니다.
이러한 기회를 포착하기 위해서는 상인에게 투명하고 헤비급 프로그래밍이 필요없고 직관적 인 워크 플로우를 갖춘 자동화 도구가 필요합니다. 이를 달성하기위한 확실한 방법은 트레이딩 모델과 필요한 시장 사이에 자동 연결을 만드는 Excel 구성 요소입니다. 상인이 기본 배관에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 이제는 미리 만들어진 거래 모델 목록에서 전략을 선택하고 원하는 시장 및 위치 크기를 선택한 다음 "실행"을 클릭하고 자동화 구성 요소가 모든 항목을 처리하고 종료 할 수 있도록해야합니다.
여기 트릭은 상인의 ​​기존 작업 흐름을 방해하지 않으면 서이를 수행하는 것입니다. 상인이 이미 만든 Excel GUI에서 기계 모델을 실행하는 것에 익숙하다면 새로운 레이아웃을 배우는 데 시간을 낭비하고 싶지 않을 것입니다. 따라서 모든 자동화 구성 요소는 기존 Excel 통합 문서로 투명하게 삭제할 수있는 형식이어야합니다. 그런 다음 상인의 기존 기계 모델의 상태를 모니터링하면서 백그라운드에서 보이지 않게 실행되며 해당 플래그 중 하나가 구매 / 판매 조건에 따라 필요한 주문을 실행할 때마다 실행됩니다.
엑셀 내에서의 간단한 자동화는 분명히 주문이 시장에 미치는 영향을 미치지 않을 가능성이있는 곳에 많은 것을 제공합니다. 그러나 대규모 주문이나 비 유동성 시장의 경우 추가 알고리즘 실행 요소가 바람직합니다. 따라서 거래 신호에 대한 응답으로 단순한 매수 또는 매도를 지정하기보다는 매수인이 주문을 처리 할 적절한 실행 알고리즘을 선택할 수도 있습니다.
여기에 추가 된 이점은 'if'문을 중첩 할 수있는 Excel의 기능이 한층 정교함을 제공한다는 것입니다. 'if'명령문 체인을 사용하면 특정 거래 신호에 가장 적합한 실행 알고리즘을 자동으로 선택할 수 있습니다. 예 : "거래 모델 A가 C 시간 전에 시장 B의 주문을 표시하고 주문 크기가 D 공유보다 작 으면 Algo X를 실행합니다. 그렇지 않으면 Algo Y를 사용합니다.
분리 및 오버레이.
무역 자동화의 맥락에서 Excel 자체가 여러 인스턴스를 실행할 수있는 능력은 더 많은 기회를 제공합니다. 예를 들어 주식, 선물 또는 FX와 같은 개별 시장 유형에 대한 거래 모델은 별도의 Excel 인스턴스에서 실행할 수 있습니다.
상인의 관점에서 볼 때 이것은 활동을 모니터링하기 위해 Excel의 동일한 단일 인스턴스에서 다른 통합 문서 나 워크 시트간에 전환하는 것보다 인체 공학적으로 더 쉽습니다. 또 다른 장점은 다른 인스턴스를 모니터링하여 위험 관리 오버레이 만 처리하는 별도의 Excel 인스턴스를 실행할 수 있다는 점입니다.
그거 확실하니?
Excel에서 기계적 거래 모델을 자동화하는 데있어 잠재적 인 유연성은 조건이 즉각적으로 이루어질 수 있는지 (즉, 모델이 각각의 새로운 데이터 틱에 반응하는지) 또는 사전 정의 된 바 길이 (예 : 5 또는 10 분).
실생활은 매우 편리하지 않습니다. 목표 수준 이상의 단일 스플 리는 상인이 요구하는 신호 확인을 제공하지 않을 수 있지만 10 분 막대의 닫기를 기다리는 동안 알파 기회가 누락 될 수 있습니다. 따라서 Excel 무역 자동화 구성 요소가 시간 기반 확인 기능을 제공 할 필요가 있습니다 (예 : "긴 입력 조건은 거짓에서 참으로 이어지고 35 초 동안 그대로 유지되었습니다").
이 기능은 또한 무역 신호 강도를 위치 크기와 연계시킬 수 있습니다. 예를 들어, 정의 된 각 시간 단위에 대해 진입 또는 퇴출 조건이 사실이라면 더 강하게 간주 될 수 있고 계약 또는 주식의 추가 수가 자동으로 구매 / 판매 될 수 있습니다.
Excel에서 테스트 트레이딩 모델을 구축 및 백엔드 할 수 있고 라이브 거래에 자동으로 배치 할 수 있다는 것은 모든 Excel 파워 유저에게 큰 이점입니다. 그러나, 여전히 하나의 중요한 단계 - 실시간 시뮬레이션 (또는 종이) 거래 - 를 생략합니다.
Excel 무역 자동화 퍼즐의 마지막 부분은 이러한 유형의 시뮬레이션 거래를 수행 한 다음 다시 코딩이나 재 배관 작업이 필요없이 만족스럽게 실제 생산으로 전환되면 완료됩니다.
결론.
Excel에서 거래 모델을 자동화하면 여러 수준에서 가치를 제공 할 수 있습니다. 올바른 자동화 도구는 생산성, 워크 플로 및 위험 관리의 일반적인 이점 외에도 Excel을 완벽한 통합 개발, 테스트 및 자동화 / 알고리즘 거래 환경으로 전환 할 수 있습니다.
그런데이 툴을 찾고 있다면 Tradebook Order Builder라고 부릅니다.
Bloomberg Tradebook은 선진 거래 알고리즘을 제공하고 외환 시장에서 60 개 이상의 글로벌 주식, 선물 및 옵션 시장과 41 개 통화 쌍에 대한 직접 시장 접근을 제공하는 글로벌 대행사 중개인입니다. 많은 상인들이 다양한 어플리케이션에서 밸류에이션, 투자 및 트레이딩 전략 모델을 만들고 블룸버그 프로페셔널 (Bloomberg Professional & reg; 서비스 데이터 API. 이제 Bloomberg의 데이터 API와 동일한 연결성을 사용하여 거래자는 전략을 Bloomberg Tradebook의 고성능 Order API와 통합하고 전략을 전자 실행 고속도로에 연결할 수 있습니다.
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그것을 끝내라.
그림 1 : 다양한 주에서 주문 범위가있는 Tradebook Order Builder 워크 시트.
그림 2 : 이동 평균 거래 모델에 의해 트리거되기를 기다리는 평가 상태의 주문이있는 Tradebook Order Builder 워크 시트.
회사를 AlgoWorld에 추가하십시오.
인기 품목.
저작권 및 사본; 자동화 된 상인 회사 2017 - 전략 | 규정 준수 | 과학 기술.

거래 전략 수립
참가 조건이 충족되면 길게 또는 짧게 거래가 이루어집니다. 입력 조건은 수식으로 표현할 수 있습니다. 수식은 대 / 소문자를 구분하며 아래에서 설명하는 함수, 연산자 및 열을 사용할 수 있습니다.
crossabove (X, Y) - 열 X가 열 Y와 교차하면 True를 반환합니다. 이 함수는 이전 기간을 검사하여 교차가 실제로 발생했는지 확인합니다. crossbelow (X, Y) - X 열이 Y 열 아래로 교차하면 True를 반환합니다. 이 함수는 이전 기간을 검사하여 교차가 실제로 발생했는지 확인합니다. and (logicalexpr, ...) - 부울 And. 모든 논리 표현식이 참이면 True를 리턴합니다. 또는 (logicalexpr, ...) - 부울 또는. 논리 표현식 중 하나라도 참이면 True를 리턴합니다. daysago (X, 10) - 열 X의 값을 10 일 전에 반환합니다. previoushigh (X, 10) - 오늘을 포함하여 지난 10 일 동안의 가장 높은 값 (열 X에 있음)을 반환합니다. previouslow (X, 10) - 오늘을 포함하여 지난 10 일 중 가장 낮은 값 (열 X에 있음)을 반환합니다.
보다 큼 = 같음 <> 같지 않음 = 크거나 같음 + 더하기 - 빼기 * 곱하기 / 나눗셈.
열 (AnalysisOutput에서)
A - 열 A B - 열 B C .. .. YY - 열 YY ZZ - 열 ZZ.
이것은 입학 조건 중 가장 흥미롭고 유연한 부분입니다. "AnalysisOutput"워크 시트의 열을 지정할 수 있습니다. 역 테스트가 수행되면 열의 각 행이 평가에 사용됩니다.
이 예에서 "AnalysisOutput"워크 시트의 A 열의 값이 B 열의 값보다 크거나 같으면 입력 조건이 충족됩니다. 및 (A> B, C> D)
이 예에서 "AnalysisOutput"워크 시트의 A 열의 값이 B 열의 값보다 크고 C 열의 값이 D 열보다 큰 경우 입력 조건이 충족됩니다. 십자가 (A, B)
이 예에서 "AnalysisOutput"워크 시트의 A 열의 값이 B 값보다 크면 입력 조건이 충족됩니다. crossabove는 A가 원래 B보다 작거나 같은 값을 가지며 A의 값이 B보다 커짐을 의미합니다.
Exit 조건은 입력 조건에 정의 된 함수, 연산자 및 열을 사용할 수 있습니다. 또한 아래와 같이 Variables를 사용할 수 있습니다.
이익이 가격은 판매 가격에서 구매 가격을 뺀 값입니다. 이익을 내기 위해서는 판매 가격이 구매 가격보다 커야합니다. 그렇지 않으면 이익은 0이됩니다. 손실 이것은 판매 가격이 구매 가격보다 낮은 경우 판매 가격에서 구매 가격을 뺀 값입니다. profitpct (판매 가격 - 구매 가격) / 구매 가격 주 : 판매 가격은 구매 가격보다 크거나 같아야합니다. 그렇지 않으면 profitpct는 0이됩니다. losspct (판매 가격 - 구매 가격) / 구매 가격 참고 : 판매 가격은 구매 가격보다 낮아야합니다. 그렇지 않으면 losspct는 0이됩니다.
이 예에서 백분율로 환산 한 이익이 20 %보다 큰 경우 종료 조건이 충족됩니다.