完璧なメカニカル・トレーディング・システム。 - ページ 5 123456789101112 新しいコメント Александр 2006.11.21 11:50 #41 Mak писал (а): ちょっとヒントを出してもいいですか？:) ... 3.価格を見るのではなく、価格の対数を見なければならないのです。 対数では、すべてがよりシンプルに、より正しくなる。 価格の変化が小さい場合は、価格と対数のどちらで作業しても差はないでしょう。 大きな価格変動があれば、その差は大きくなります。 そして、もう一つのヒント、つまりポイント3についてもっと詳しく説明していただけないでしょうか（この価格対数の計算方法？） masharov 2006.11.21 12:01 #42 xeon: アルテムRG 自己調整型インジケーターは本末転倒。 自分の意見を正当化しようとする。 このような指標をいくつか開発しましたが、証券会社ごとに異なる相場の変動に敏感なようです。つまり、これらの指標はある証券会社のデータではうまく機能するが、別の証券会社のデータでは全く機能しないということである。最悪なのは、TCのデータで動くことです。例えば、同じ気配値間隔の標準指標で、ある証券会社では乖離があり、別の証券会社では乖離がない。 私の研究では、ボラティリティがセルフチューニングの指標で考慮すべき代表的な要因であることがわかりました。しかし、最終的には、この指標は、異なる証券会社における相場情報のフィルタリング方法と、この方法の変更（証券会社から通知されない）に依存するようになります。 ここで私は、セルフチューニングが不連続ではなく、一定（リニア）であるため、（レナートがいつも言うように）「硬化」させることができないという事実にも直面することになりました。 ボラティリティの問題を回避するためには、指標や気配値の絶対値を無視するしかないと思っています。つまり、MTSで意思決定をするためには、何らかの形で値の相関関係を利用する必要があり、これは事実上パターン認識なのです。 私は、「自己調整型インジケーターは行き詰まる」という意見には、やや異論があります。でも、他の点では賛成です。ただ、同じ作業をするにしても、いろいろなソリューションがあるのではないかと思っています。例えば質問について： - "ロードする"（何Renatはいつも話している）セルフチューニングを。- 私は少し違った解決策を見つけました。つまり、指標となる値を読み込むのではなく、「ノイズ」のレベルを下げるフィルターを使用することです。 そして、フィルタリングパラメーターは、再び証券会社のボラティリティに依存することになる...。NSの相場のフィルターを作って、自分のフィルターより証券会社のフィルターの方が強いなどということが出てきます。 quality 2006.11.21 12:38 #43 ArtemRG: xeon アルテムRG 自己調整型インジケーターは本末転倒。 自分の意見を正当化しようとする。 このような指標をいくつか開発しましたが、証券会社ごとに異なる相場の変動に敏感なようです。つまり、これらの指標はある証券会社のデータではうまく機能するが、別の証券会社のデータでは全く機能しないということである。最悪なのは、TCのデータで動くことです。例えば、同じ気配値間隔の標準指標で、ある証券会社では乖離があり、別の証券会社では乖離がない。 私の研究では、ボラティリティがセルフチューニングの指標で考慮すべき代表的な要因であることがわかりました。しかし、最終的には、この指標は、異なる証券会社における相場情報のフィルタリング方法と、この方法の変更（証券会社から通知されない）に依存するようになります。 ここで私は、セルフチューニングが不連続ではなく、一定（リニア）であるため、（レナートがいつも言うように）「硬化」させることができないという事実にも直面することになりました。 ボラティリティの問題を回避するためには、指標や相場の絶対値を無視するしかないと思っています。つまり、MTSで意思決定をするためには、何らかの形で値の相関関係を利用する必要があり、これは事実上パターン認識なのです。 自己調整型インジケーターは行き詰まる」という意見には、やや異論があります。でも、他の点では賛成です。単純に、同じタスクに対して、いろいろなソリューションがあるのではないかと思っているのです。例えば質問について： - "ロードする"（何Renatはいつも話している）セルフチューニングを。- 私は少し違った解決策を見つけました。つまり、指標となる値を読み込むのではなく、「ノイズ」のレベルを下げるフィルターを使用することです。 そして、フィルタリングのパラメーターは、またしても証券会社のボラティリティに依存することになるのだが...。National Operatorのクウォートのフィルターを作って、証券会社の方が集中的にフィルターをかけているように見えるでしょう。 最終的にExpert Advisorは、証券会社によって動作が異なりますが、さまざまな方法で利益を得ることができます...。ですから、証券会社ごとのレートの違いは、市場に不可欠な要素であり、私たちの仕事には何の役にも立ちません。つまり、ある証券会社で利益を出すために、あるパラメータで自動機械取引システム（自動自己調整システム：）があったとしても、別の証券会社では利益を出せない可能性があるということです。他の証券会社では、それは再チューニングし、再び有益に動作します。 Igor Malcev 2006.11.21 12:51 #44 ArtemRG 2006.11.21 14:01 さんが書き込みました（a）。 そして、フィルタリングパラメーターは、DCのボラティリティに再び依存することになる...。NSクォートのフィルター を作ることになりますが、そうすると、あなたの証券会社のフィルターがあなたのフィルターより強いことが判明するなど そう、おそらくフィルターは特定の証券会社、さらには-特定の通貨ペアのために設定されるべきです。 しかし、課題は普遍的なものでなく、もっとささやかなものです。 "課題：1日1回1ヶ月の履歴を実行して、Stop Lossのパラメータに最適な数値を設定する関数を書けますか？ AND THE GREATEST thing: この関数を使ってテスターで確認できますか？ テスターは全く動作しないのですか？テスターモードでは、毎日新しい日の停止パラメータを変更しなければならないことが判明しました。 それは可能ですか？この問題を解決すれば、あとはケーキの上のアイシングだ」 普遍的な適応システムを作るには（もし可能なら）、1日の「うるささ」だけでなく、膨大な量のパラメータを分析する必要があるだろう。そして、それなりの時間と、それなりの頭脳を必要とし、結果的にそれなりのコストがかかることになる。しかし、この場合、すべてがもっと控えめです。とりあえず、1つのパラメータだけを分析するテスターをEAに書けばいいのです。 私たちと一緒にコードを書きましょう！特に、あなたはこの分野で多くの経験を持っているので。 Igor Malcev 2006.11.21 13:00 #45 このアプローチを支持する別の引数は、最初は（長い時間ではないとはいえ）ストーリーに調整されたEAがかなり有益な取引をするという仮定であり、私にとっての例はチャンピオンシップであることができます - 初めに多くの有益なEAがありました（私は、これはちょうど彼らが物語に調整されていたという事実のためだったと思います）。 masharov 2006.11.21 13:26 #46 xeon: このアプローチを支持するもう一つの引数は、初めて履歴に調整されたEAが（たとえ長い時間でなくても）非常に有益な取引をするという仮定です。 私は選手権が例として提供できると思います - 最初ははるかに収益性の高いEAがあった（それは彼らが歴史に調整されたという事実によるものだったと私には思える） - 私は、このアプローチに賛成です。 テスターを内蔵したEAを書く前に、この仮説を手動で確認してみてください。過去10ヶ月間、それぞれ過去6ヶ月間のEAを最適化し、その結果を報告するとする。 そんな簡単なことなら...。 quality 2006.11.21 13:33 #47 xeon: このアプローチを支持するもう一つの議論は、最初は（たとえ長い間でなくても）履歴に調整されたEAがかなり有益な取引をするという仮定です。 私はチャンピオンシップが例として役立つと思います - 最初ははるかに多くの収益性のEAがありました（それは彼らが履歴に調整されていたという事実によるものと思われます）。 全く同感です。 quality 2006.11.21 13:34 #48 ArtemRG: xeon このアプローチを支持するもう一つの議論は、初めてストーリーに調整されたEAが（たとえ長い間でなくても）かなり有益な取引をするという仮定です。私が考える例はチャンピオンシップで、当初はもっと有益なEAがたくさんありました（これは単にストーリーに調整されていたためだと思います）。 テスターを内蔵したEAを書く前に、この仮説を手動で確認してみてください。過去10ヶ月間、それぞれ過去6ヶ月間のEAを最適化し、その結果を報告するとする。 そんな簡単なことなら...。 誰がやるんだ？(徒労に終わらぬよう） quality 2006.11.21 13:38 #49 ところで...市場は死んでいる :) 削除済み 2006.11.21 15:24 #50 私の提案も加えておきます。 私自身、すぐにお伝えしなければならないのは、これまで説明した原理を実現できていないことです。 私はまだMQLを征服できません :). アイデアは4時の方向に向けて開発中で、以下の通りです。まず、うまくフィルターにかかったトレンドライン、ただしMAのように遅れていないものが必要です。 たとえば、KravchukのFATLを利用できます。 次にその微分と二次微分を計算します、つまり加速度とジャークを計算するのです。 加速度とジャークの両方がゼロより大きい場合（場合によっては誤信号のためにいくらかのデルタを導入する）、買います。加速度とジャークの両方がゼロより小さい場合（ ）、売ります。 そこで、選択したトレンドライン（例：FATL）がフラクタルより必要な方向に大きく、かつ時間軸が小さいという条件を設定することで、偽シグナルを排除することができます。 トレーリングストップを使用してポジションを終了する場合、ポジションへの参入時のストップロスは、希望する時間枠の過去24時間の影を持つローソクの平均サイズに等しくなります。 123456789101112 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
ちょっとヒントを出してもいいですか？:)
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3.価格を見るのではなく、価格の対数を見なければならないのです。
対数では、すべてがよりシンプルに、より正しくなる。
価格の変化が小さい場合は、価格と対数のどちらで作業しても差はないでしょう。
大きな価格変動があれば、その差は大きくなります。
そして、もう一つのヒント、つまりポイント3についてもっと詳しく説明していただけないでしょうか（この価格対数の計算方法？）
自己調整型インジケーターは本末転倒。 自分の意見を正当化しようとする。
このような指標をいくつか開発しましたが、証券会社ごとに異なる相場の変動に敏感なようです。つまり、これらの指標はある証券会社のデータではうまく機能するが、別の証券会社のデータでは全く機能しないということである。最悪なのは、TCのデータで動くことです。例えば、同じ気配値間隔の標準指標で、ある証券会社では乖離があり、別の証券会社では乖離がない。
私の研究では、ボラティリティがセルフチューニングの指標で考慮すべき代表的な要因であることがわかりました。しかし、最終的には、この指標は、異なる証券会社における相場情報のフィルタリング方法と、この方法の変更（証券会社から通知されない）に依存するようになります。
ここで私は、セルフチューニングが不連続ではなく、一定（リニア）であるため、（レナートがいつも言うように）「硬化」させることができないという事実にも直面することになりました。
ボラティリティの問題を回避するためには、指標や気配値の絶対値を無視するしかないと思っています。つまり、MTSで意思決定をするためには、何らかの形で値の相関関係を利用する必要があり、これは事実上パターン認識なのです。
そして、フィルタリングパラメーターは、再び証券会社のボラティリティに依存することになる...。NSの相場のフィルターを作って、自分のフィルターより証券会社のフィルターの方が強いなどということが出てきます。
自己調整型インジケーターは本末転倒。 自分の意見を正当化しようとする。
このような指標をいくつか開発しましたが、証券会社ごとに異なる相場の変動に敏感なようです。つまり、これらの指標はある証券会社のデータではうまく機能するが、別の証券会社のデータでは全く機能しないということである。最悪なのは、TCのデータで動くことです。例えば、同じ気配値間隔の標準指標で、ある証券会社では乖離があり、別の証券会社では乖離がない。
私の研究では、ボラティリティがセルフチューニングの指標で考慮すべき代表的な要因であることがわかりました。しかし、最終的には、この指標は、異なる証券会社における相場情報のフィルタリング方法と、この方法の変更（証券会社から通知されない）に依存するようになります。
ここで私は、セルフチューニングが不連続ではなく、一定（リニア）であるため、（レナートがいつも言うように）「硬化」させることができないという事実にも直面することになりました。
ボラティリティの問題を回避するためには、指標や相場の絶対値を無視するしかないと思っています。つまり、MTSで意思決定をするためには、何らかの形で値の相関関係を利用する必要があり、これは事実上パターン認識なのです。
そして、フィルタリングのパラメーターは、またしても証券会社のボラティリティに依存することになるのだが...。National Operatorのクウォートのフィルターを作って、証券会社の方が集中的にフィルターをかけているように見えるでしょう。
最終的にExpert Advisorは、証券会社によって動作が異なりますが、さまざまな方法で利益を得ることができます...。ですから、証券会社ごとのレートの違いは、市場に不可欠な要素であり、私たちの仕事には何の役にも立ちません。つまり、ある証券会社で利益を出すために、あるパラメータで自動機械取引システム（自動自己調整システム：）があったとしても、別の証券会社では利益を出せない可能性があるということです。他の証券会社では、それは再チューニングし、再び有益に動作します。
ArtemRG 2006.11.21 14:01 さんが書き込みました（a）。
そして、フィルタリングパラメーターは、DCのボラティリティに再び依存することになる...。NSクォートのフィルター
を作ることになりますが、そうすると、あなたの証券会社のフィルターがあなたのフィルターより強いことが判明するなど
そう、おそらくフィルターは特定の証券会社、さらには-特定の通貨ペアのために設定されるべきです。
しかし、課題は普遍的なものでなく、もっとささやかなものです。
"課題：1日1回1ヶ月の履歴を実行して、Stop Lossのパラメータに最適な数値を設定する関数を書けますか？
AND THE GREATEST thing: この関数を使ってテスターで確認できますか？ テスターは全く動作しないのですか？テスターモードでは、毎日新しい日の停止パラメータを変更しなければならないことが判明しました。 それは可能ですか？この問題を解決すれば、あとはケーキの上のアイシングだ」
普遍的な適応システムを作るには（もし可能なら）、1日の「うるささ」だけでなく、膨大な量のパラメータを分析する必要があるだろう。そして、それなりの時間と、それなりの頭脳を必要とし、結果的にそれなりのコストがかかることになる。しかし、この場合、すべてがもっと控えめです。とりあえず、1つのパラメータだけを分析するテスターをEAに書けばいいのです。
私たちと一緒にコードを書きましょう！特に、あなたはこの分野で多くの経験を持っているので。
このアプローチを支持するもう一つの引数は、初めて履歴に調整されたEAが（たとえ長い時間でなくても）非常に有益な取引をするという仮定です。 私は選手権が例として提供できると思います - 最初ははるかに収益性の高いEAがあった（それは彼らが歴史に調整されたという事実によるものだったと私には思える） - 私は、このアプローチに賛成です。
テスターを内蔵したEAを書く前に、この仮説を手動で確認してみてください。過去10ヶ月間、それぞれ過去6ヶ月間のEAを最適化し、その結果を報告するとする。
そんな簡単なことなら...。
このアプローチを支持するもう一つの議論は、最初は（たとえ長い間でなくても）履歴に調整されたEAがかなり有益な取引をするという仮定です。 私はチャンピオンシップが例として役立つと思います - 最初ははるかに多くの収益性のEAがありました（それは彼らが履歴に調整されていたという事実によるものと思われます）。
全く同感です。
このアプローチを支持するもう一つの議論は、初めてストーリーに調整されたEAが（たとえ長い間でなくても）かなり有益な取引をするという仮定です。私が考える例はチャンピオンシップで、当初はもっと有益なEAがたくさんありました（これは単にストーリーに調整されていたためだと思います）。
テスターを内蔵したEAを書く前に、この仮説を手動で確認してみてください。過去10ヶ月間、それぞれ過去6ヶ月間のEAを最適化し、その結果を報告するとする。
そんな簡単なことなら...。
誰がやるんだ？(徒労に終わらぬよう）
私自身、すぐにお伝えしなければならないのは、これまで説明した原理を実現できていないことです。 私はまだMQLを征服できません :).
アイデアは4時の方向に向けて開発中で、以下の通りです。まず、うまくフィルターにかかったトレンドライン、ただしMAのように遅れていないものが必要です。 たとえば、KravchukのFATLを利用できます。 次にその微分と二次微分を計算します、つまり加速度とジャークを計算するのです。
加速度とジャークの両方がゼロより大きい場合（場合によっては誤信号のためにいくらかのデルタを導入する）、買います。加速度とジャークの両方がゼロより小さい場合（
）、売ります。
そこで、選択したトレンドライン（例：FATL）がフラクタルより必要な方向に大きく、かつ時間軸が小さいという条件を設定することで、偽シグナルを排除することができます。
トレーリングストップを使用してポジションを終了する場合、ポジションへの参入時のストップロスは、希望する時間枠の過去24時間の影を持つローソクの平均サイズに等しくなります。