アンジェラ
この試みから実用的なものが生まれるとは考えにくく、一般的な(そして当たり前の)ポイントに集約されるでしょう。あるいは、極端な話、特定のTSを考察して、その作者や熟練者だけが興味を持つようなこともあるでしょう。
ブレイクアウトTSから始めたんですね。非常に良い。今はそれだけにとどめておきましょうか。TSに特化することなく、適応に関する一般的なポイントを強調することができる。これらは、適応の方法です。自動最適化(トレーニング)と、市場の性格を示す何らかの上級インジケーターの2つがありますね。
ブレイクアウトTSについては、「何をブレイクアウトするか」「何を(どのように)ブレイクアウトするか」の2点がポイントになります。ここにはたくさんのバリエーションがあります。
突破するもの:レベルの作り方
これは水平レベル(私はかつて水平レベルの指標をベースに追加しました)であり、局所的な価格の極値や統計的な分布から 導き出すことができます。フィボもここに含まれる場合があります。
これらは、角度を変えられるチャンネルであってもよい。バンドや封筒など、さまざまな種類がある場合があります。パラボリックも同じです。ブレイクアウトTSを簡潔な形で。
突破の仕方で、何をもって故障とするか...。続けようか?そんなことはないだろう。
そんなことは、今回のテーマとはほとんど関係ないのでは?なるほど、それなら適応力やアイデアの一例として、些細なシンプルなSSを考えてもいいのですね。バー0から計算すること、全部です。
アンジェラさん、一般的な言葉や具体的なこと以外に、ここに何を書けばいいのかわかりません。
1).ITSの根底にある最も重要な原則の1つは、変化する市場の局面に対して学習し、適応する能力 である。そして2つ目は、2)です。外部で調整可能なパラメーターの数を最小限に抑えたこと。
リンク先には、あなたの条件を満たす適応型アルゴリズムがあります。
1. 学習・適応能力
2. 最適化可能なパラメータは1つだけ
ドローダウンは?私自身は、このようなドローダウンに耐える神経は持ち合わせていませんが、ストップを通常のレベルに置くと、結果は正反対になります。
「適応型EAが内部バッファを満たすまで、ほとんどランダムに取引されるからです。
言い換えれば、アダプティブEAは通常の取引を開始する前に少なくとも10回の取引を必要とします - それは市場に適応します。その後で初めて、多少なりとも市場の変化に対応できるようになるのです。
ですから、バレリアンにお金をかける必要はなく、理論を理解し、道具の正しい使い方を知ればいいのです。
どのように市場に適応していくのか?パンフ上ではあまり適応していないようですが...。
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世の中に完璧なものはないと誰もが知っているが、問題を解決するためには理想を追求する。しかし、それに近づくためには、少なくとも口頭でそれを説明し、目標とその達成方法という形で形式化する必要があります。そうしないと、どこにいるかもわからずにそこに行き、何を探しているかもわからずに終わってしまうのです。TSを作り、それを改善しようとするならば、目指すべき理想を定義し、「理想」のTSが機能するためのルール(以下、略してITSと呼ぶ)を作る必要があるのです。もちろん、ITSは最大限の利益と最小限の損失をもたらすものでなければならないと言える。しかし、このスレッドでは、そのためにITSがどのようなルールで仕事をすればよいのか、やや別の次元で考えてみました。このトピックでは、ITSが機能するための一連のルールを作り、そのルールを異なるクラスのTSのためのアルゴリズムの形で形式化することを提案します(この場合のクラスの下では、例えば、アセイ-チャネル、フラクタルなど、TSの基礎となる異なる原理を理解する必要があります)。このような定式化に興味のある方は、ぜひ議論に加わってください。共同作業により、より多くのニュアンスを見つけ出し、すべてのクラスのTSに共通する、また個別のクラスの特徴を考慮した具体的な動作原理という形で結晶化させることができるでしょう。そして、ITSの「名誉の規範」を策定することで、誰もがこのルールを踏まえて、自分のタスクに応じたTSを設計することができるようになる。
杞憂に終わらないよう、まずは定式化されたルールを本文中で見やすいように太字で表記することにする。
1).ITSの根底にある最も重要な原則の1つは、市場の変化する局面に対して学習し、適応する能力 である。そして2つ目は、2)です。外部から規制される最小限のパラメータ 数。ITSの自己学習の原理を決定するためには、おそらく特定のクラスのTSについて話をする必要があります。まず手始めに、あるチャンネルの故障に対処するTSのクラスを考えてみます。問題は、どのようにチャネルを構築するかということです。ITSを市場に適応させるためには、指標を自動調整し、市場での状態を定義する基準や規制すべきパラメータを決め、さらに最も重要なこととして、どのような法律でパラメータを調整するかを決める必要があります。この問題を解決するためには、使用する指標の種類をより具体的にする必要があり、私たち自身のチャレンジングな課題となっています。また、外部指標を用いずにITSを自己学習させるという選択肢も可能である。
例えば、ゼロバーに直接位置するヒストリー区間の仮想的な約定に対するITSの学習を用いて自己適応の問題を解決することを提案する。そのために、2つの外部パラメータを設定する必要があります。
1.学習に必要かつ十分な履歴の深さ(ただし、このパラメータは後にセルフチューニングモードで設定することも可能)。
2.当社が取引を許可する最小限の取引サイズです。TSのターゲットが短ければ短いほど、より多くの利益を得ることができますが、我々は考慮し、外部設定で設定する必要があり、すべての証券会社が10ポイント未満の目標との長い貿易を容認しない制限があります。
具体的には、下の写真を例にして説明します。
Fig.1![](https://c.mql5.com/mql4/forum/2009/10/untitled_2_small.jpg)
取引チャンネルの幅は、例えば、別のトピックで紹介したアデプト・ブロック(図1の作業結果)やジグザグ・バリエーションの助けを借りて構築したN個の完全な取引の平均値として計算することができますが、柔軟性は低くなります。次に、仮想ポジションを建てるタイミング、例えば、チャンネルの中間線から30%レベルを突破したとき、そして、それを決済するタイミングを決定しますが、ここではいくつかの選択肢が考えられます。
a). チャネルの境界に到達した場合。
b). チャネルの中央線より下のレベルが、その線を下回る場合。
c). チャネル境界を突破し,チャネル幅の 1/2 のレベルを超えたら,平均のレベルをチャネル境界 に移し,新しい平均との相対的な位置を制御する。
他にもいろいろな選択肢があるかもしれないので、提案してみてください。
Q-バーチャルトレードを行う際、特定のマーケット状況に合わせたTSの自己トレーニングのルールを開発するために、トレードを分析するのです。続きはこちら .............................
その間に、ITSのルールのバリエーションを提案し、私が述べた内容に追加や訂正をしてください。