失敗したFXの戦略、意見、理由。 - ページ 8

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Yuriy Asaulenko:

まあ、秘伝のようなものですね。))2人のアナリストが3つの意見を述べるというのは、よくあることです。マクロ経済指標 に基づく原油先物価格予測。冗談だろう？始値から終値まで15分の取引をしています。1日に何度も長短を繰り返す。あなたの理論によれば、私たちはとっくの昔にみんなクズになっているはずです))

でも、ここで、TAが役に立たないと言うのは、同感です))

まあ、自分のシステムがさらにどう動くかは分からないので、現状に合わせてモデルを調整すれば、しばらくは大丈夫かもしれませんね。履歴で1年以上、フォワードで2ヶ月間、大きな利益を示したシステムがありました。それは、最適化と関係があります。そして、動かなくなり、それっきり。私はそのような小さなリスクの運と、毎月1〜5％を与えるシステムの話ではない、非常に長い時間を持続することができ、我々は具体的なお金を稼ぐとすぐに資本をラップしたい場合は、この最適化のアプローチでリスクが乗算されます。

チャート分析で最もクールなことは、バックテストで1年間50000％の利益と2ヶ月間1800％の利益を上げたことですが、その後はそれだけです。:)しかし、ドルに対するユーロの崩壊が明らかに1年間あり、ほとんど大きな修正もなく、今はフラットに立っている状態からです。そして、同じ状況が繰り返される可能性があり、平均して10年に1回としましょう、でもそれは確実ではありません :)

 
Maxim Dmitrievsky:

そのため、パラメータ最適化が機能するのはごく短期間であり、新たな最適化を行うべきタイミングや市場の変化を知る術はなく、外部要因によって瞬時に変化してしまうのです

私はすでに次のスレッドで、市場が何を変化させ、いつその変化が起こるかを分析する必要があると言いました。 このデータは、それが影響を与えるものよりもはるかに一定しています。

子供を理解するために、子供の親を見て、その行動を評価するようなものです。こういう子は親とよく似ていて、例えば家でケンカをすれば、子どももケンカをしている。

 
Lilita Bogachkova:

このデータは、それが何に影響を与えるかよりも、ずっと不変的なものです。

子供を理解するために、子供の親を見て、その行動を評価するようなものです。こういう子は親とよく似ていて、例えば家でケンカをすれば、子どももケンカをしている。

そう、あるいは親のDNAのレベルまで下がって、高頻度取引を行い、たくさんの取引を 行い、小さな非効率を取引し、取引あたりのリスクは小さく、優れた執行を行う。これらはかなり客観的なことで、今、トレーディングのメインマネーが回転しているところです
 
Maxim Dmitrievsky:
さて、あなたのシステムがさらにどのように機能するかはわかりません。もしかしたら、現在の状況に合わせてモデルをうまく調整したところで、しばらくは幸運が続くかもしれませんね。履歴で1年以上、FXで2ヶ月間、素晴らしい利益を出し続けているシステムがあります。それは、最適化と関係があります。そして、動かなくなり、それっきり。私はそのような小さなリスク運と、毎月1〜5％を与えるシステムの話ではない、非常に長い時間を持続することができ、我々は具体的なお金を稼ぐとすぐに資本をラップしたい場合は、この最適化のアプローチでリスクが乗算されます。

O.Benderがよく言っていたように、永遠のプリムス針はいらない、永遠に生きたいとは思わない。

大幅なアップグレードを行わないリジッドアルゴリズムを採用したシステムの寿命は1.5～2年です。ある程度の範囲内でアルゴリズムを適応させることで、2〜2.5年程度延長することは可能でしょう。

だから、みんな知っている）。フィッティングについてはモデルは装着するものでなく、作るものなのです。切り出したばかりのシステムは、最適化する必要がありません。そして、大きな疑問は、「最適化とは何か」ということです。基準は何ですか？パラメータ選択による最大利益の発見？- を、絶対に本気じゃない。

 
Yuriy Asaulenko:

O.Benderがよく言っていたように、永遠のプリムス針はいらない、永遠に生きたいとは思わない。

大幅なアップグレードを行わないリジッドアルゴリズムを採用したシステムの寿命は1.5～2年です。ある程度の範囲内でアルゴリズムを適応させることで、2〜2.5年程度延長することは可能でしょう。

だから、みんな知っている）。フィッティングに関しては、私はモデルに合わせるのではなく、作るのです。切りたてのシステムには、最適化は必要ないのです。そして、大きな疑問は、「最適化とは何か」ということです。基準は何ですか？パラメータフィッティングによる最大利益の発見？- 絶対に本気じゃない。

まあ、最適化というのは、システムの様々な可変パラメーターの選択という意味ですが、これもニューラルネットワーク、そう、オプティマイザーを通して拾い上げることができるのです。多かれ少なかれ複雑なモデルについて話しているのであれば、最適化可能なパラメータ/ウェイトの数をきちんと持っているはずです :)少なくともモデル製作の段階では
 
Maxim Dmitrievsky:
多かれ少なかれ洗練されたモデルについて話しているのですから、最適化可能なパラメータや重みの数をきちんと持っているはずです :)

モデルを構築するためには、ある種の数学的な装置、例えば統計学などを用います。作ってしまえば、すぐに使える。問題はすでに解決しているのだ。そして、それをテスター兼最適化装置（ニューラルネットワークなど）のヴァシャおじさんに渡して、「パラメータを調整して、最大収益を上げましょう！」と言うのです。利益は最大になるかもしれないが、システムには何も残らないかもしれない。そして、その利益はテスターにしかない。

これはまさに、通常のアルゴリズムの開発で想像される、1.外部環境でのモデリングと開発 - MathLab、R、SciLab、Excelなど。2.最終言語でのプログラム作成- 好みに応じて（MQL、C++など）。3.1年以上、あるいはそれ以下の間隔で、準備の整ったプログラムをテストし、プログラムにエラーがないかどうかを確認する。4.バーチャルトレードに取り組む・・・1ヶ月。5.小ロットでの作業・・・1ヶ月6.標準的な動作。

 
Alexander Laur:

2.取引の基本は、ポジションを建てる 方向の選択です。預金を減らす方向で選ぶのは間違いです。ポジション量、ストップサイズ、テイクサイズなど、他のすべては、重要ではあるが、二次的なものである。これらの二次パラメータは、定性的（方向性誤差）および定量的（堆積率）である。繰り返しになるが、方向性の選択はトレードの基本である。

別のスレッドにも書きましたが、繰り返しますが、最も重要なのは運動の方向ではなく、運動の目的です！。目標を知ることで、方向性の問題は解決する。ゴールを知ることで、リスクを計算することができる。また、エラーが発生した場合、常に代替シナリオを用意しておく必要があります。また、エラーが発生した場合、価格が到達すべきポイント、すなわちターゲットを知る必要がある。
原則的に、両方の目的（ベースと反対の選択肢）を知っていれば、両方のシナリオのリスクとベネフィットを比較検討し、価格が最初にどの方向に行き、後にどの方向に行くかを理解することができます。しかし、すべてが手中にあるわけではないので、やはりミスのリスクはあります。というか、私たちは何も影響を与えることができません。
 
Alexander Laur:

2.取引の基本は、ポジションを建てる 方向の選択です。預金を減らすのは、方向性の選択ミスです。ポジション量、ストップサイズ、テイクサイズなど、他のすべては、重要ではあるが、二次的なものである。これらの二次パラメータは、定性的（方向性誤差）および定量的（堆積率）である。繰り返しになるが、方向性の選択はトレードの基本である。

方向性の選択の質は、選択した方向性で達成される目標に依存します。
 
Alexander Laur:

あなたが一番よく分かっているはずです。:)

例）TPが10、20、30、50、60のBUYの場合・・・。100pipsなど。

TPがその商品の日次平均変動率の範囲内にある限り、方向性の選択は、TPが平均変動率の外にある場合よりも重要ではありません。

 
Alexander Laur:
答えは簡単で、少なくとも数カ月はこの戦略を続けることです。:)
10pipsと100pipsのエントリー基準が同じ場合、TP距離をどのように決定するか説明してください。
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