トレーディングにおける機械学習：理論、モデル、実践、アルゴトレーディング - ページ 3109

[mytarmailS]

Maxim Dmitrievsky #:

は長期的なパターンであり、シグナルは一方向に長く持続する。

20年間で1000回以上の取引しかなかった。短いテイクアウトは逃げ道の一つであり、そうでなければ 取引はほとんどないだろう。

私がよく知らない戦術の一種だ。

買いシグナルは長期的だが、買いポジション自体は頻繁に開いたり閉じたりしているような？

もしそうなら、買いをホールドすればいいのでは？

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS #:
私が知らない戦術もある。

買いシグナルは長期的だが、買いポジションは頻繁に開いたり閉じたりしているような？

もしそうなら、なぜ買いポジションを保有しないのだろう？

取引回数が少なくて面白みがなく、決済シグナルも、取引を早めに決済したり、いくつかの取引を再開したりした場合ほど有効ではないかもしれない。

株式が大きくなるにつれて、ロット・サイズを大きくすれば、利益はより速く増加する。

これは好みの問題で、モデルは同じです。

[mytarmailS]

Maxim Dmitrievsky #:

取引回数が少なく、面白みに欠けるため、早めに取引を終了したり、複数の取引を再開した場合ほど、終了シグナルが効果的でない可能性がある。

株式が増加するにつれてロットを増やすと、利益が早く増加する。

これは好みの問題であり、モデルは同じである。

長期的なモデルはたくさんあるのでしょうか、それとも互いに相関性が高いのでしょうか？

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS #:
また、長期的なパターンがいくつもあるのか、あるいは互いに高い相関関係があるのか。

同じ符号を使えば似たようなものになるが、それでもバリエーションにはばらつきがある。

多くのモデルはその後のコントロールが難しい。

[mytarmailS]

Maxim Dmitrievsky #:

同じ機能が使われていれば似ているが、それでもバリエーションには多少の違いがある。

多くのモデルはその後のコントロールが難しい。

つまり、この戦略のリスクはコントロールできないか、少なくともボラティリティが高いということだ。

相関のない複数の戦略を同時に実行することは理にかなっており、ドローダウン/リスクを安定させることができる。

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS #:
My point is that the risk in this strategy is not controllable, or highly volatile at least.

ー相関性のー関係のー関係のー関係のー関係のー非相関ーのーなー

私はヒストリーで許容される最大損失シリーズを取る。実戦でそれに達したら、ゴミ箱行きか再トレーニングだ。

、ー各モデルがー自動的にー自動的にー自動的にー自動的にー自動的にーーーーー自動停止ーーそうすれば、自分でコントロールする必要がなくなる。

しかし、ロットの量やパフォーマンスによって重さを変えなければならなくなる。新しいトリックは、コントロールされずに始まるだろう。

[mytarmailS]

主なことは、TCが100％...少しでも、ちょっとでも、100％...稼ぐことだ。

そうすれば、どんなお菓子でも何でもできる。

[Valeriy Yastremskiy]

Maxim Dmitrievsky #:

月15日にここに投げたボットをテストして、1ヶ月が過ぎた。SLやTPの違いによって結果は異なるが、平均的にはすべて成長している。

まあ、それはこの期間では動作しますが、数年前のテストは非常に良いではありません。

[Valeriy Yastremskiy]

Maxim Dmitrievsky #:

私は履歴で許容される最大損失シリーズを取る。実際の取引でそれに達した場合は、ゴミ箱行きか再トレーニングになる。

各モデルが自動的に停止するような条件を規定すれば、それは可能です。そうすれば、自分でコントロールする必要がなくなる。

しかし、ロット量やパフォーマンスによって、再調整する必要がある。新しい仕掛けは、コントロールされずに始まる。

なんとなく、畝の特性の方向で考えています。

[Valeriy Yastremskiy]

mytarmailS #:
5ピップでテイクアウト ストップ50？

緑の三角形から判断すると、十分なストップがありません。