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    All performed deals are visualized on a chart, which makes the analysis more convenient. The testing process can be slowed down or stopped to observe how trading is performed at any particular time interval.

    Another important utility of the Strategy Tester is the function of optimization, which allows choosing the best input parameters for a specific trading robot.

    For instance, with optimization, you can modify the parameters to achieve maximum profitability and stability, minimum risk and so forth.

    During the optimization process, one trading robot is tested multiple times with different sets of parameters. After the optimization, you can compare the results to select the parameters that provide the best performance for your robot.

    The number of combinations of input parameters in the optimization can be overwhelming: As a result, the optimization can turn into a very extensive process, but still can be significantly shortened through the use of genetic algorithms.

    This feature disables the serial search of all combinations of input parameters and selects only those that best meet the optimization criteria set.

    In subsequent phases, the "optimal" combinations are crossed until the best possible result is achieved. The genetic algorithms help to considerably reduce the number of combinations and the total optimization time.

    The Strategy Tester provides powerful 2D and 3D tools for visual analysis of optimization results. For example, you can analyze correlation of a final result with two parameters in 2D, while 3D allows you to view the entire process of the optimal result search during optimization.

    There is no need to prepare data in some specific way, export it or process in a third-party application.

    Results can be reviewed during the optimization process. The built-in forward testing option helps avoid the problem of "over-optimization" or parameter fitting.

    This option divides the database of currency and stock quotes for optimization into two separate parts. The optimization is performed for the first part, while the second part is used to confirm the obtained results.

    If a trading robot is equally efficient on both segments, this is the proof that the trading system has the best parameters, and parameter fitting is practically impossible.

    Distributed testing and optimization allows the connection of additional computing resources in order to enhance these processes.

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