記事"運動継続モデル-チャート上での検索と実行統計"についてのディスカッション

 

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この記事では、運動継続モデルの1つをプログラムによって定義します。 この主なアイデアは、2つの波の定義です(メインと補正) 極値点については、フラクタルだけでなく、 "潜在的な " フラクタル-まだフラクタルとして形成されていない極値点を適用します。

この記事で記述されている継続モデルは2つの波から成っています(メインおよび補正)。 このモデルを模式的に図1に示します。 ABは主な波で、BCは補正波で、CDは主なトレンドに向う波です。

運動継続モデル

図1. 運動継続モデル

チャート上では、次のようになります。

AUDJPY H4 の運動継続モデル

図2. AUDJPY H4 の運動継続モデル

この記事では、運動継続モデルの1つをプログラムによって決定する方法を分析しました。 この方法の重要な考え方は、任意のインジケータを適用することがない、高値/安値極値補正運動の検索です。 モデルの連続した点は、見つかった極値に基づいて検出されます。

また, テスト結果を配列に書き込んで, その後の処理を行うことにより, ストラテジーテスタのテスト結果に基づいて統計データを収集する方法についても検討しました。 統計データを処理する、より効率的な方法を開発することが可能だと思います。 しかし、このメソッドは、最もシンプルで包括的だと思います。

この記事では、モデルを定義するための最小要件、最も重要なのは、EAによって提供される最小限のコントロールセットを説明していることに注意してください。 実際のトレードでは、コントロールのセットを展開する必要があります。

作者: Almat Kaldybay