It is important to mention that the present posts series began as a personal way of practicing R programming and machine learning. The bibliography and corresponding authors are cited at all times and this posts series is a way of honoring and giving them the credit they deserve for their work. The exercise was originally published in “An...
ピースです。接着剤で固定する必要はありません。
分1-2ヶ月のトレードなら、勉強する時間は十分にあります。
一般的にはそうですが、現在の契約はちょうど2ヶ月・・・そのうち試してみます。
一般的にはい、現在の契約はちょうど2ヶ月を持っている...私は先日を試してみます。
取引高で計算する場合、預託金はもちろん、取引自体の具体的な数量は関係ない。年間の取引 利益は8％です。
一例として1営業日あたり0.5％の取引がある。例えば10,000RURの取引。年間200日×0.5％＝100％/年の取引量による利益。
ここで、預金に対するレバレッジ、その負荷、実際の契約数を再計算すると、ある預金の期待利益が得られます。フォートでは、レバレッジは-4～5、数量はNロットです。
確かに800%は良さそうですが、1ロットあたり8%の利益です。レバレッジがないと想像してください。そうすれば、そのようなゲームをする意味はありません。変な話ですが。
おそらくFXでは、取引からカウントされないので、正確には1円の利益しか得られないシステムなのでしょう（笑)。
レバレッジはローンです。1ロットでも1,000ドル、手数料を払って取引するために無料で提供されています。それは無料である場合、我々は我々の$ 1000からスワップを支払うが、レバレッジを掛けていない - ここにあなたの算数です。そうでなければ、ブローカーが自分の信用資金でスワップを支払ってくれたらおかしいですよね？ブローカーと私たちは800％の利益を得て、最終的に誰もが幸せになります。ブローカーは、1Kドルのマイクロデポジットを所有するそのようなトレーダーから一定の価格で購入/販売する注文のプールを取引する。もう一つ忘れてはならないのは、我々以外にもブローカーは大口顧客（法人）を持っており、個人と法人というトレーダーの配列によって設定された価格でプールをコンパイルし、それを販売することは問題ないのである。1,000ドルから800%の利益を得ることができる、今までそう理解していたのに、アルゴリズム取引の収益性を疑わせようとしている)))。
と、アルゴトレードの収益性に疑問を呈したいのでしょう))))
そんなに簡単に疑念を抱かせることができるのか？))
今のところ、実際のアカウントから 800％という報告を見たことがないだけです。使い方がわからない。ああ、そういえば、まさにその証拠に、彼らは購読者なんですよね。8%だからといって、わざわざ1000ドルの預金をリスクにさらす人はいないでしょう。正直なところ、これはすべて遠隔操作で実証されており、MQLのような偽物であることが判明するかもしれないので、私はそれが50/50であることを真剣にリソースを持っています。でも、その通りだと判明するかもしれません)))年率8％については、多くのトレーダーがシリーズで預金を失った後、それを夢見るだけかもしれないというのが本当の違いです)))
今のところ、実際のアカウントから 800%という報告を見たことがないだけです。信号を取らない限りは。あ、ちなみに、それこそ、購読者による確認です。8%だからといって、わざわざ1000ドルの預金をリスクにさらす人はいないでしょう。正直なところ、これはすべて遠隔操作で実証されており、MQLのような偽物であることが判明するかもしれないので、私はそれが50/50であることを重大なリソースを持っています。でも、その通りだと判明するかもしれません)))もしあなたが正しく、連続した預金を失った後、ただ8％のp.a.を夢見るトレーダーがあまりにも多ければ)))。
確かにその通りだと思います。算術は間違えようがない)しかし、それは誰かの不安や疑問ではなく、戦略に適用される収益性の指標の問題なのです。これらは別のトピックです。
預金から業績を評価することは、何もしないことの評価である。例えば、2つの戦略が20％のドローダウンで200％p.a.を与えるとします。利益チャート：双子の兄弟 - どの戦略が優れているのでしょうか？
一方の戦略が優れていて、もう一方はゴミ箱行きになるような本当の理由をたくさん示すことができます。
つまり、これらの戦略をどうにかして比較するためには、もっと具体的なデータ、指標、計算が必要なのです。
例えば、2つの戦略が20％のドローダウンで200％p.a.を与え、利益グラフは双子の兄弟-どちらの戦略が優れていますか？あなたは、一方の戦略が素晴らしい結果を出し、他方はゴミ捨て場に属するだけの理由を1ダースの本当の理由を示すことができます。
トレーディングのための機械学習の事例が極めて少ないという意味で興味深い記事 です。
ここでいうプリミティブとは、2つのクラスに分けることです。記事によると、クラスはほぼ同等だそうです。記事の最後にあるゼイタク：クラスを高確率で予測したいなら、90%にしなさい。それだけです。
トレーディングのための機械学習の事例が極めて少ないという意味で興味深い記事 です。
ここでいうプリミティブとは、2つのクラスに分けることです。記事によると、クラスはほぼ同等だそうです。記事の最後にあるゼイタク：クラスを高い確率で予測したいのなら、90%にしなさい。以上です。
ニューロンと入力が多ければ多いほど、システムは安定するが収益性は低くなる
実はこれ、イマイチ正しくないんです。
システムが複雑になればなるほど、収益性と安定性の両方が同時に向上するはずです。つまり、システムが複雑になればなるほど、そのユーザーの特性は大きくなるはずです。
ハンドデベロップメントを例にとると
1. 素のトレーディング・アイデアをもとに、利益を最適化したシンプルなTSを作成します（損失は完全に無視してもかまいません）。
2.負けトレードが少なくなるような制限を導入する。もちろん、偶然に儲かった取引の一部は離脱し、儲かった取引の一部では利益が減少するが、ドローダウンも減少し、結果的に損益の合計は増加することになる。
さらに複雑化すると、少なくとも負けトレードの数が減るため、利益が増えるだけである。
こじつけの結果、損益額が増えないのであれば、何か間違ったことをしているのでしょう。例えば、効果のない条件を導入する。