エリオット波動理論に基づくトレーディング戦略 - ページ 15

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OK、原理的には、私が計算する式も書くことができます。
P=(O+H+L+C)/4;
delta=H-L;
Start_SELLLIMIT=P+kstart*delta;
Start_BUYLIMIT=P-kstart*delta;
それぞれ、利食いとストップポイントも全く同じです。同じ計算式ですが、kstartの代わりに、各タイムフレームごとにストラテジーテスターで実験的に選ばれた利益用のktpとストップロス用のkstを使用する必要があります。キャンドルの基準点がずれるだけで、与えられた比率が大きく変わってしまうのです。
つまり、先にも述べたように、これらの式は継続の 式S=V*tと全く同じ意味を持つのである。上記の式によると、我々は次のキャンドルPの動きの中間点を取得し、一方デルタは我々の可能な速度（または次の全く同じ期間に移動することができる可能な距離）を象徴しています。係数は、テスターで特定の証券会社と選択された時間枠のために選択されます。実際、複雑なアルゴリズムを使わず、すべてが非常にシンプルです。ストラテジーテスターでヒストリカルデータに調整した最も一般的な線形式でも、プラスの結果を得ることができます。ピボットポイントも原理的には上記の計算式と全く同じ感覚で使うことができる。私の計算式は、様々な複雑なピボットポイントの亜種よりも単純で、論理的に理解しやすいものなのです。

スタート、ストップ、プロフィットポイントの計算にどんな線形式を使っても、テスターのヒストリカルデータにストラテジーを調整する能力は常に持っているという前提があります。継続計算式でポイントを計算するという提案を実行してみて、ストラテジーがほぼ同じプラス結果を示すと思います。

基本的に、こんな考えを持っているくらいです。我々は、異なる線形式でポイントの計算の異なるバリエーションを取り、過去のデータで調整し、そしてテストの結果を示し、我々は以前に自然界に存在しなかった戦略を作ったと言う！！:o) 例えば、我々はSuperPuperPointsを発明した:o)))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))ゞ)ゞ(したがって、これをベースにすると、400ページくらいの気の利いた本が書けるくらいです。基本的に、早い人は昔からそうでしたし、これからもそうでしょうまあ、単純な人はこういう本を買って読んでくれるでしょうけど。

ところで、この戦略のどこを改善すればいいのでしょうか？ご意見をお聞かせください。
 
MT4に搭載されている標準指標「Standard Deviation」の読み取り値に基づいて分割しています。<br/ translate="no">。


コメントが遅くなり申し訳ありません。ここで、差し支えなければ、少なくとも方法論の面で、より詳細な説明をお願いします。 私が言いたいのは、標準偏差は予測との関係で考えるということです。ムービングを標準指標における予測値としている。従って、標準配信に含まれる

標準偏差の指標は、ある注文の移動平均が予測した価格から現在の価格がどれだけ乖離しているかを示すものであり、この指標を用いることで、ある注文の移動平均が予測した価格から現在の価格がどれだけ乖離しているかを知ることができる。トレンドの場合、価格は移動平均や偏差に従うかもしれません。つまり、この指標の測定値は何でもよく、フラットな市場（私の理解では、市場の位相の重要な定義の1つです）のように、トレンドの定義に影響を与えることはありません。ただ、相場の局面を予測価格との乖離で分けるという可能性を見出したのは面白いですね。幸運と幸せなトレンドを
 
Деление происходит на основе показаний стандартного индикатора, входящего в состав МТ4, под название Standard Deviation.


ただ、予測価格との乖離で相場の局面を分けるというのは、どうなんでしょうか。


これ以上、お答えすることはできないと思います。私はこのテーマについて、特に方法論を持っていません。ただ、乖離は市場の動きを示すものだと思い、実験データをもとに単純に捉えました。つまり、戦略で同じことをしても、偏差値を使わなければ、成功はありえないか、取るに足らないことになる。
 
了解しました。IMHO - 一般的なケースでは、これは間違っています。確かにこのパラメータは必然的に使うし、ノイズに依存しない推定値（とでも呼ぼうか）を得るための可能性の一つでもある。このパラメータは、信頼 区間のどこにいるかを推定するために必要である。もちろん、区間自体は中の分布の種類に依存しますが（これを回避するオプションがあります - すでに書きました）。原則的に、方法論の面であなたの戦略に、ボリンジャーラインは信頼区間の値を決定するために論理的に適しています - 彼らは同じミューウィングに基づいて構築されています。トレンドの方向＝移動平均線の方向。ただし、この推定には一定のタイムラグが生じます。信頼区間を利用することで、この遅れを緩和することができる。

幸運と幸せなトレンドを
 
確かにこの戦略はボリンジャーにやや似ている。もちろん、表面上はみんなが持っているものを使っているので、オリジナルとは全く言いません。もちろん、先生の確率分布の 計算方法を見るのも面白いでしょう。現在では、テスターでシステムを複数回実行するだけで、実質的に同じことができるようになりました。つまり、確率分布関数上のまさにその最大値を決めて、その成功度合いでオーダーを決めているのです。これを取引中にリアルタイムで計算する方法について、具体的におすすめの数式を教えていただけると、とても嬉しいです。
 
正直なところ、アイデアそのものに踏み込めない。

私の中では、すべて限界集落的なノイズフィッシングにしか聞こえないのですが。
しかし、その程度のものなのです。どうだろう。もうちょっと考えてみますね。

一般的に、ノイズキャッチャーは合理的な考え方だと私は思います。
ここでは、その実装の原始的な変形を紹介する。"MQL4：テスターのエラー"。
6ヶ月の運用で約9000pの利益（スプレッド2、全ティック）を示しています。
オッケーです。月間1000トレード、すなわち1日約50トレード、1時間あたり約2トレード。ディーラーとしてはかなり許容範囲の広い負荷です:)
 
確かにこの戦略はボリンジャーにやや似ている。もちろん、表面上はみんなが持っているものを使っているので、オリジナルとは全く言いません。もちろん、先生の確率分布の計算方法を見るのも面白いでしょう。


私は、収束した分布を見つけるだけで十分な場合は、もっぱら積分法を使います。この場合、分布の種類そのものは重要ではありません。

頑張って、流行に乗り遅れないようにしてください。
 
一般的に、ノイズの抽出は有効なアイデアだと私は考えています。<br / translate="no">ここでは、原始的な実装を紹介します。"MQL4：テスターエラー "です。
6ヶ月で約9000pの利益(スプレッド2、全ティック)。
オッケーです。月間1000トレード、すなわち1日約50トレード、1時間あたり約2トレード。販売店としてはかなり許容範囲の広い仕事量です :)

記事に書かれているような再現性は望めません。М1（全ティック）で最適化するんです。2004年10月04日（InterbankFX）以降の履歴です。スプレッドはEURUSDで2pipsです。
ベストなケースでは0程度ですが、それ以外のケースでは、mql4.comの画像にあるようなパラメータを含め、すべてが崩れています。
もしかして、私のやり方が悪いのか？
 
実際、このプリミティブは証券会社によって見積もり時の挙動が異なる。
もしご興味があれば、テストに使用した見積書をお送りします。
sk@mail.dnepr.net
 
実際、このプリミティブは、証券会社によって見積もり時の挙動が異なる。<br / translate="no"> もしご興味があれば、テストに使用した見積書をお送りします。
sk@mail.dnepr.net

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