コーディングに基づいたエキスパートを議論しましょうか？
原則的には、専門家がすでに実施しているのですが、そのアイデアやモデルについて議論し、批判や弱点を聞きたいと考えています。
では、ここからが本題です。
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興味深いのは、一定期間の分析、コードの収集が毎日行われていることです。それは、1年半にわたってフォワードテストを行い、毎日最適化（コードのピックアップ）をして、ポジティブな結果を得たということです。あるいは、他の方法でテストが行われたのでしょうか？5年から10年、多ければ多いほど良いので、フォワードテストを実行してみると、全体像が見えてきます。この3年間は、ストラテジーや商品のポートフォリオでフォワードテストに合格するのはかなり簡単なことです。
統計用のコードの収集は3年に一度で、これ以上信頼できる引用履歴はなく、コードはデータベースに記録され、さらに新しいコードの到着に伴う統計の悪化のためのスキャンがあるだけである。
この方法は、1つまたは2つ、あるいは3つのイベントをインジケータで取引するのではなく、一種の分散であり、一度にすべてのコード（イベント）の統計を減らすことはできませんが、確率が悪くなるとコードが削除（交換）されるので、興味深いものです。
さらに、ストップが2ボラティリティ・チャンネル以下、すなわち30-40ピップスのコードのみを選択します。
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さらに、ストップが2ボラティリティ・チャンネル、すなわち30-40ピップスを超えないコードのみを選択します。
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あなたのやり方はかなり強力です。これ以上増やすのは難しい。2000 000のストラテジーの中から100のストラテジーを選び、1つのシステムに結合し、すべてのストラテジーについて統計を取っていると言うこともできます。同じ方向に向かってはいるが、同じ程度には進んでいない。リソースに余裕があれば、フォワードテストだけでなく、ポジションを増減させる仕組みも入れてもよいでしょう。つまり、先ほどの 基準があり、この範囲内で、徐々にポジション／サブポジションを減らして いくのです。係数は最適化の際にピックアップすることができます。
当社のMMは、マネーマネジメントの数学に基づいており、すべてが正確に計算されていますが、ロットの総数はもちろん、いくつかのエントリに分けることができ、我々は指値注文の合計シェア内で、すなわち、同じストップと利益で最高の価格で追加のエントリを実装します。
ポジション量の増減については、シグナルとポジションの条件において、異なる確率とコードを持つ別のシグナルが来た場合にのみ適用されます。 確率が高ければ、ポジションは新しい確率と収益性に応じた分だけ増やすことができますが、シグナルが弱ければ、株（ロット）はクローズするか、あるいは逆にすることができます。
あなたのやり方はかなり強力です。
ちなみに、この手法では、目には統計のスーパーインプットと思えるものが48％／52％の確率でグレーであったり、逆に私が気にも留めないような場所が80％以上の確率でグレーであったりすることが多く見られました
また、フィードバックに基づくスーパーインディケーターもいくつか試しましたが、それらも灰色の統計データしか示しませんでした。
そして、このインジケータは起動時に全履歴を実行し、各コードの後に価格がどうなったかを調べます...。
統計は100の値から始まります)
つまり、信号コードの結果を履歴から100回程度見つけることが望ましい...。
統計値は100値から）
つまり，100回程度の履歴の中で信号コードの結果を見つけることが望ましい...。
すべてのコードが100回統計を取っているわけではありませんが、10回統計を取っていて、常に100％のものがあります。
大風呂敷を広げるのも、あまり良いことではありません。キリストの時代の価格は、データに有用なものを追加することはほとんどありません)
しかし、歴史上そのような事例が少なければ少ないほど、利益は上がるかもしれないが、統計ではなくランダムな入力に 基づく取引となる)
履歴に残る回数が多いコードほど、50/50に近い結果になるのではと推測しています。
約1.5年の間隔で2回統計をとりましたが、どちらの間隔でも統計は安定しており、つまり結果は同等で、悪い方に泳ぐことはありませんでした
つまり、1つの信号を履歴の2つの部分でテストし、その結果が信頼できるかどうかをチェックするのですか？
履歴に残るコードの回数が多いほど、半々に近い結果になるのではと推測しています。
つまり、1つの信号を履歴の2つの部分でテストし、その結果が信頼できるかどうかをチェックするのですか？
履歴のコードの数によって結果が変わることは明らかですが、要は確率が75のコードが多く、結果が50/50のコードは少ないので、多いけど「スルタナ」は見つかるということで、この話題を展開することにしました
各コードは、1,5年間、例えば75％の確率をチェックし、他の1,5年間 - 65％の確率は、論争がない、それは我々が60％の確率の中に滞在する次の1,5年に可能性があることを意味し、ほかにいくつかのコードは利益係数1.5と悪くない確率を与える - と、これは50/50も利益を与えることができるという意味、いずれにしてもあなたは常にコードの統計情報の変化を監視する必要があります。
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原則的には、専門家がすでに実施しているのですが、そのアイデアやモデルについて議論し、批判や弱点を聞きたいと考えています。
では、ここからが本題です。
原則的にIASDのように見える指標（この場合は私自身のもの）を取り、その方向、極値、クロス0、シグナル極値、上位フレームからのシグナル極値、要するに多くのものを分析し、アルゴリズムに従って、指標の動きに応じてすべてのバーに4桁のコード（合計で約2000種類のコード）を割り当て、指標上のパターンのみのアナログ、我々はバッファにすべてを書き込みます。
そして、開始時にこのインジケータは、全体の歴史を実行し、各コードの後に価格がどうなるかを見て、例えば、何が上限レベル-ターゲットまたは下に達しているとファイルにそれをすべて書き留めます。結果のファイルは、Excelで勉強し、コードを探し、勝利の確率は65％以上であり、その後（我々は一日あたりの平均1コードで約100コードを持っていた）見つかったコードでファイルを構築するエキスパート（M15上）、つまり、インジケータは、データベース内にあるコードを示していれば、適切な方向にそれをトレード、その利益因子とその確率です。
資金管理については、次の取引が有利にならないことを想定し、収益性の要素とその実行確率から算出した最適な株数を 取引しています。
各資産の平均成功確率は70％であり、利益率は取引ごとに1から1.5まで、各資産の65％より低くない確率で約100の信号があります。
統計は約1.5年の間隔で2回行われ、どちらの間隔でも統計は安定している、つまり結果は同等であり、悪い方に泳ぐことはない
考えられるリスクを減らすために、他にどのようなことに気をつければいいのか知りたいです。
議論したいのは、もしかしたら、こんなことをやってみたいという人もいるかもしれないということです。今のところ、私たちは結果に満足していますが、経験上、どこかに落とし穴があることは分かっています。しかし、どこに落とし穴があるのでしょうか？