ATC構築におけるフィルターの有効性評価
ATSを構築する際のフィルターの有効性を評価する、という難しいテーマについて提案します。
ATSの構築には、例えば、相場が下落したときに買う、あるいはその逆に、相場が動く方向にポジションを建 てるという戦略など、グローバルな考え方がある。この戦略には、基本的なエントリーポイント（同じMA MAを想定してみましょう）があり、最初のケースはリバウンド、2番目のケースはブレイクアウトであるとします。すべてがシンプルで明快なのですが、このような状況では取引をしないほうがいい、あるいはリスクを減らす、出口を変えるなど、戦術的な判断が現れるのです。
ATSのフィルターの効率を誰が評価しているのか、興味があります。適切なアプローチを模索しています。
今、私は次のようにしています。
1.最適化時にフィルタリングを行わずに統計データを収集
2.フィルターでデータを収集する - フィルターにはいくつかの変数があるとします。
3.この項目は、フィルタリングのアイデアがたくさんあり、すべてを一つの山に混ぜるのは正しくないので、2番目の項目と似ています
4.データを収集した後、フィルタの種類内で内部的に結果を推定する - 最適なバリアントを選択する
5.ベンチマーク（フィルタリングなしのデータ）と比較し、改善されていればステップ6に進みます。
6.フィルタを組み合わせた最適化を行い、効果的なバリアントを見つける。
7.最適化の中で結果を確認し、各通貨ペアの基本設定を選択しています。
13の通貨ペアについて、これらすべてのステップを全体として行います。つまり、13の商品のデータを考慮に入れて、フィルターの効率を評価するのです。分析は、購入と売却の観点から行われます - 個別に、さらに、ATS自体の変数の基礎パラメータによって選択内の分割があります（時間範囲内の通貨ペアの異なるボラティリティを考慮する）。
理論的にフィルターをかけています。つまり、まず、あるパターンが出現する理論を構築する。そして、この理論に基づいてフィルターが開発され、パターンのように見えるが、何らかの理由でそこで機能していないため、間違ったエントリーポイントを取り除くのに役立ちます。パターンが機能しない条件を想定し、その条件が発生したときに取引をしないことが必要です。そして、そのパターンがどのように機能するか、どのフィルターが有効か、どこで失敗したかをテストするのです。そんな感じです。簡単な例で説明します。
理論は明確で、多くの人が同じ考えを持っていると思いますが、問題は、最適なATR期間をどのように推定するか、どのような指標を使うかです。
最近、理論的にはATRに適したフィルタを作ったのですが、13通貨ペアでは固定値の方が有効であることが判明しました。
理論は明確で、多くの人が同じ思考回路を持っていると思いますが、問題は、どのATR期間が最適か、どの指標を使うかをどう評価するかです。
最近、フィルターを作っていて、理論的にはATRが良いはずなのですが、13の通貨ペアでは固定値の方が良いということが判明し、そのようなパラドックスがありました。
理論は明快で、そういう考え方の人も多いと思いますが、問題は、どのATR期間が最適なのか、どの指標を使えばいいのか、どう評価するかです。
最近、理論的にはATRが良いはずのフィルターを作っていたのですが、13通貨ペアでは固定値の方が良いということが判明し、パラドックスに陥りました。
経験上：ATRやその他のボラティリティの決定方法は、通貨のトレンド区間の決定には使えないように思います。
通貨そのものは、先物や優れた株式市場とは異なり、トレンドの要素が弱い。
経験上：ATRやその他のボラティリティーによる通貨のトレンドエリアの判定はうまくいかないように思います。
通貨そのものは、先物や優れた株式市場とは異なり、トレンドの要素が弱い。
どう間違っているのでしょうか？キャンドルの大きさを測って、平均化するだけです。ロウソクの大きさを測る必要があるときは、そのまま持って測っています。トレンドとフラットはすべて仕掛けであり、ローソク足のサイズとはほとんど関係がない。
"固定値 "はATRに相当するもので、期間を大きくし、補正係数をかけたものです。
経験上：ATRなどのボラティリティで通貨のトレンド領域を判断する方法はうまくいかないような気がします。
通貨そのものは、先物や優れた株式市場とは異なり、トレンドの要素が弱い。
ATRは限界の可能性を示すのに悪くない（意味のあるレベル） - 私はM15で取引し、日中の戦術的な決定を行うために毎日ATRを使用 - フィボナッチ係数を使用しています。
もし私が正しく理解しているならば、ATRがある閾値を超えたら、取引を開始することができるということでしょうか？つまり、ATRが低い側にある場合、現時点では価格がレンジ内にあることになります。
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ATSを構築する際のフィルターの有効性を評価する、という難しいテーマについて提案します。
ATSの構築には、例えば、相場が下落したときに買う、あるいはその逆に、相場が動く方向にポジションを建 てるという戦略など、グローバルな考え方がある。この戦略には、基本的なエントリーポイント（同じMA MAを想定してみましょう）があり、最初のケースはリバウンド、2番目のケースはブレイクアウトであると仮定します。すべてがシンプルで明快なのですが、このような状況では取引をしないほうがいい、あるいはリスクを減らす、出口を変えるなど、戦術的な判断が現れます。
ATSのフィルターの効率を誰が評価しているのか、興味があります。適切なアプローチを模索しています。
今、私は次のようにしています。
1.最適化時にフィルタリングを行わずに統計データを収集
2.フィルターでデータを収集する - フィルターにはいくつかの変数があるとします。
3.この項目は、フィルタリングのアイデアがたくさんあり、すべてを一つの山に混ぜるのは正しくないので、2番目の項目と似ています
4.データを収集した後、フィルタの種類内で内部的に結果を推定する - 最適なバリアントを選択する
5.ベンチマーク（フィルタリングなしのデータ）と比較し、改善されていればステップ6に進みます。
6.フィルタを組み合わせた最適化を行い、効果的なバリアントを見つける。
7.最適化の中で結果を確認し、各通貨ペアの基本設定を選択しています。
13の通貨ペアについて、これらすべてのステップを全体として行います。つまり、13の商品のデータを考慮に入れて、フィルターの効率を評価するのです。分析は、買いと売りの観点から行われます - 個別に、さらに、ATS自体の変更可能なベースパラメータによって選択内の分割があります（時間範囲内の通貨ペアの異なるボラティリティを考慮して）。