市場のエチケット、あるいは地雷原でのマナー - ページ 3

 

うーん、気になる。しかし、特に才能のある人には、さらに書き写すことを追加する必要があります。


dS - ポジション保有期間中の価格変動幅(ポイント)。

Lever - レバレッジを取引する。


たった1000回の取引、1日1回とすると、約4年分であることがわかります。とはいえ、40pipsのターゲットは非常に良い目標です。

 

toHideYourRichess

ありがとうございます。修正しました

 

モンテマップする方法はないのでしょうか?例えば、dS=5...100、 Lever=1...200の 範囲で、それぞれ100回の実測を行い、平均化し、3次元の絵を作り、その結果の表面を見ることができる。非常に興味深い結果です。最適なレバーが存在するという考え方は新しいとは言えませんが、このような形で実装されたのは初めてですね。


PS.確かに自分でやってみることもできますが、何がどのように作用するのか、すべてを理解しているわけではないので、このような質問をしているのです。

 

なぜダメなのか?ここに結果を掲載する前に、データがいい加減なものかどうか、モンテカルロ・テストを行いました。レベル1/eで信頼範囲を描き、実験データとモデルが多かれ少なかれよく一致することを探しました。特別にコードを保存したわけではありません。

ここでは、分析依存度を導き出すためのロジックを紹介する。見てください、とてもシンプルでしょう。

最初の投稿にある解析式で収益率を3Dで出すことができます。

dSとLeverの2つのパラメータによる最適化が顕著である。このデータはSpread=2ポイント、p=0.1に対して得られたものです。

 

このスレッドの2ページ目にある計算式を紹介します。

見てみると、この場合、依存することがわかります。

<|dS|>- ポジションを保持している時間の価格の増分(ポイント)です。

1/2+p - TSテストの 結果による正しい予測の割合(0<=p<=0.5)。

Lever- レバレッジを取引する。

スプレッド- この商品の手数料(ポイント)。

S- シンボル価格(ポイント)。


つまり、全部で5つのパラメータです。そして、私が理解しているように、トレーディング戦略の品質は、完全に pに 隠されています。 pの 変化に対する dSと Leverの感度は興味深い


どうやら「取引レバレッジLever=S/Spread*p^2, TPとSLレベル、あるいは同じ |dS| = Spread/p, 」 に注目する必要があるようです。


dSとLeverをこれらの式に置き換えて長い数式にすると、一般に、すべてはS、Spreadpの 3つのパラメータに依存 することが判明する(最良の場合 )。これは非常に珍しいことです。やっぱりモデリングしてみないとね。これはすべて非常に珍しいことです。

 
なんという絵でしょう。dS〜25、Lever〜60、p=0.1、Spread=2でのこぶ。そして、いくつかの側面(小さなターゲットの領域、dS)で、なんと急なスロープがあることか。この表面から、「ピプシング」は少なくともレバレッジ=1かそれ以上でなければ意味をなさないことがわかります。
 

そうなんです。ただ、pipsaversではパラメータpが 0.2になり、画像が大きく変わってしまうのです。

ですから、最大レバレッジである50-100を使うのが理にかなっています。

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明確にすること。

上述したように、t0は オープンポジション を保持する特徴的な時間である。1ピップ単位で価格が変化する特徴的な時間帯と考えるのが正しい。

追伸:今気づいたのですが、MathLabではこの写真のようなアイコンになっているのですね。彼らは知っていた...

 
Neutron писал(а)>>

そうなんです。ただ、pipsaversではパラメータpが 0.2になり、画像が大きく変わってしまうのです。

ですから、最大レバレッジである50-100を使うのが理にかなっています。

p パラメータの物理的な意味を正しく理解すれば、スキャルピングの方が高いかもしれませんね。

 
HideYourRichess писал(а)>>

つまり、パラメータは5つしかないのです。そして、私は取引戦略の品質が完全に pに 隠されていることを理解する 。興味深いのは、dSと Leverがpの 変化に対して 敏感 であることだ

スプレッドが2ポイント(実線)と8ポイント(点線)の場合、最適なレバレッジ(左図の青線)と最適な平均ペイオフの大きさ(赤線)が予測精度の関数としてどのように見えるかを示しています。

右は、TSを最適なパラメータに設定した場合の、単位時間あたりの利益率をpの 関数として示したものである。赤い線はスプレッド2pipsの場合、青い線は8pipsの場合です。

 
やり方が間違っているような気がするんです。プロセスを(露骨に、真正面から)モデリングしてみたり、パラメータを弄ってみたり。こんな素敵な表面はないですね。平面と線形の依存関係がわかる。私は何も理解していません。絶望から、Vinceの本にある「optimal f」をシミュレートしてみたが、全く同じ結果であった。本に書いてあるようなことは全くないことがわかった。Vinceの本から彼のクレイジーなゲームを引用して、彼が2ドル勝って1ドル負けたとき、非常に良い、公正なゲームです。とにかく、まだビンスと同じにしようとしています。