もし、価格の動きが正確に分かっていたら...。 - ページ 4 123456789 新しいコメント Avals 2009.12.14 13:34 #31 avtomat писал(а)>> は、ここでは原則的に間違っています 0<p<1 は確率 tp, sl は "キロ" です。 同じキーに入れられない なんでやねんポイントやtp,slが嫌いなあなたへ：1ドルずつ賭けるゲームをしましょう。自分の分と上の2枚を当てると、ベット分だけを失います。当てる確率/当てない確率 0.5/0.5 Mo=0.5*2-0.5*1=0.5.つまり、各ゲームで平均0.5ポンドを獲得することができるのです。 ただ、MMをまだ考えていないのであれば、固定ロットのMMとほぼ同等であるpipsをカウントした方が良いと思います。 削除済み 2009.12.14 13:49 #32 というのも、この2つは別のものだからです。スピードと色を比べるようなものです。 Avals 2009.12.14 14:14 #33 他に数学的な期待値をどうやって計算するのですか？ 離散分布の数学的期待値 Xが 分布を 持つ離散的な確率変数 である場合、その分布は ,であれば、ルベーグ積分の 定義から直接、次のようになります。 . https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B6%D0%B8%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5 Neutron 2009.12.14 14:24 #34 Avals >> : 例えば、mo=0の非対称な分布がある。非対称であれば、新しい分布が0と異なるmoを持つようになるslとtpの値を見つけることが可能である。 同様に、いくつかの対称的だが非ガウス的な分布についても。slとtpを純粋に変化させることで この発言は現実に即していない。 MO=0の一階差系列（FDS）分布では、slとtpを導入しても期待値が何ら変化しないことが知られています。これは非対称分布の場合にも言えることです。 MO=0の正規分布のSVを積分して得られた価格系列があるとする。利益を伸ばし、損を切る」戦略を貫こう。私たちが「純粋な」マーチンゲールを扱っていることは明らかであり、これに基づいて利益を生む戦略（損失を生む戦略）を構築することはできないことはご存じのとおりです。損切りは固定のStop Loss、利食いはフレキシブルに対応します。このパラメータがTSの手口をどう変えるか見てみましょう。 左の図は、Takeが無限大になるようなTSの損失分布を示しています（単純に存在しません）。この分布は基本的に非対称で、ポジティブテイク（利益を拡大させる）とカットロス（スリッページのため損失の境界がシャープでない）のロングテールを持つことがわかります。実験には4500件のトランザクションがあります。MOはゼロから典型的な賄賂の大きさの7％、つまりほとんどゼロと異なっており、これは予想通りであった（より多くの取引が行われれば、ゼロはより正確になる）。 テイクを紹介する。右の図では、ペイオフの平均サイズの約10倍で、MOは動いていない（まだ7％）。右側には、マークの周りに伸びた小さな尻尾が見えますが、これは明らかで、マークで長い流通の尻尾をカットしているのです。さらに、TPを近づける。 下の左の図では、TPは中抜き5回分、右の図では2回分となります。Tp側のテールの出っ張りがはっきり見える。 非対称分布のMOは変化していないことがわかる。 以上のことは、RPRに非ガウス分布のある積分CB、特に価格系列についても言えることである。TSにStopLossとTakeProfitを導入しても、TSの利回りは変わらず（MOがずれない）、接続障害等の不可抗力から保障されるだけである。 追記：古典的なIRの定義について：ある値xについて確率密度関数Fが分かっている場合、その平均値は次のように計算される。 削除済み 2009.12.14 14:34 #35 Avals >> : 他に数学的な期待値をどうやって計算するのですか？ 離散分布の数学的期待値 Xが 分布を 持つ離散的な確率変数 である場合、その分布は ,であれば、ルベーグ積分の 定義から直接、次のようになります。 . wikipediaだけでなく、What is an event, What is probability of an event occurring, What is probability addition, etc.を調べてみてください。 フェラーとかフェルラングとかシロチンとかウェンツェルとか・・・。 Avals 2009.12.14 14:34 #36 Neutron писал(а)>> この発言は現実に即していない。 MO=0の一階差系列（FDS）分布では、slとtpを導入しても期待値が変化しないことが知られています。これは非対称分布の場合にも言えることです。 MO=0の正規分布のSVを積分して得られた価格系列があるとする。利益を伸ばし、損を切る」戦略を貫こう。私たちが「純粋な」マーチンゲールを扱っていることは明らかであり、これに基づいて利益を生む戦略（損失を生む戦略）を構築することはできないことはご存じのとおりです。固定ストップロスで損切りし、Takeをモバイルにし、TSの手口がどう変わるかを確認します。 左の図は、Takeが無限大の場合（単純に存在しない）のTSの損失分布を示したものである。この分布は基本的に非対称で、ポジティブテイク（利益を拡大させる）とカットロス（スリッページのため損失の境界が鋭くない）のロングテールを持つことがわかります。実験には4500件のトランザクションがあります。MOはゼロから典型的な賄賂の大きさの7％、つまりほとんどゼロと異なっており、これは予想通りであった（より多くの取引が行われれば、ゼロはより正確になる）。 テイクを紹介する。右の図では、ペイオフの平均サイズの約10倍で、MOは動いていない（まだ7％）。右側には、マークの周りに伸びた小さな尻尾が見えますが、これは無理もありません。TPを近づけよう。 下の写真では、左側にTP=5ミドルテイク、右側に2テイク。Tp側のテールの出っ張りがよくわかりますね。 非対称分布のMOは変わっていないことがわかります。 ということは、もともとmo=0でHPの増分の分布をとっていたんですね。この場合、ストップやトークの導入はポジティブモにつながらない。 Neutron 2009.12.14 14:36 #37 でも、左右非対称なんです。そういうことだったんですね。上の投稿で、その点を強調しました。 Avals 2009.12.14 14:38 #38 Neutron писал(а)>> これはRRRに非ガウス分布のある積分CB、特に価格系列に全て当てはまります。TSにStopLossとTakeProfitを導入しても、TSの利回りは変わらず（MOがずれない）、故障などの不可抗力的な状況に対して保険がかけられるだけである。 もちろん、実系列の増分が左右対称であるため。 私のテイクプロフィットは何も保証しませんが、手口を大きく変えます :) Avals 2009.12.14 14:43 #39 Neutron писал(а)>> しかし、それは非対称なのです。そういうことだったんですね。上の投稿で、その点を強調しました。 正規分布の増分の積分分布上でslとtpを変化させて得られる非対称分布があります。これが、あるべき姿です。あなたはまだ対称的な分布を取引しており、SLとTPを変化させる方法は、正のモを作ることはできません。 表現が悪かったかもしれませんが、非対称分布のことで、これを積分することによって、問題の系列が得られるということです。 Neutron 2009.12.14 14:46 #40 Avals >> : もちろん、実系列の増分が左右対称であるため。 私と一緒に、利益を取ることは何かを保証するものではありませんが、MOと大幅に変更する:) 賄賂の増分の分配について言っているのです。私の例では非対称で、TRを導入しても何も変わりませんし、上のあなたの発言とも一致しませんね。 123456789 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
は、ここでは原則的に間違っています
0<p<1 は確率
tp, sl は "キロ" です。
同じキーに入れられない
なんでやねんポイントやtp,slが嫌いなあなたへ：1ドルずつ賭けるゲームをしましょう。自分の分と上の2枚を当てると、ベット分だけを失います。当てる確率/当てない確率 0.5/0.5
Mo=0.5*2-0.5*1=0.5.つまり、各ゲームで平均0.5ポンドを獲得することができるのです。
ただ、MMをまだ考えていないのであれば、固定ロットのMMとほぼ同等であるpipsをカウントした方が良いと思います。
他に数学的な期待値をどうやって計算するのですか？
離散分布の数学的期待値
- Xが 分布を 持つ離散的な確率変数 である場合、その分布は
,であれば、ルベーグ積分の 定義から直接、次のようになります。
. https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B6%D0%B8%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5例えば、mo=0の非対称な分布がある。非対称であれば、新しい分布が0と異なるmoを持つようになるslとtpの値を見つけることが可能である。
同様に、いくつかの対称的だが非ガウス的な分布についても。slとtpを純粋に変化させることで
この発言は現実に即していない。
MO=0の一階差系列（FDS）分布では、slとtpを導入しても期待値が何ら変化しないことが知られています。これは非対称分布の場合にも言えることです。
MO=0の正規分布のSVを積分して得られた価格系列があるとする。利益を伸ばし、損を切る」戦略を貫こう。私たちが「純粋な」マーチンゲールを扱っていることは明らかであり、これに基づいて利益を生む戦略（損失を生む戦略）を構築することはできないことはご存じのとおりです。損切りは固定のStop Loss、利食いはフレキシブルに対応します。このパラメータがTSの手口をどう変えるか見てみましょう。
左の図は、Takeが無限大になるようなTSの損失分布を示しています（単純に存在しません）。この分布は基本的に非対称で、ポジティブテイク（利益を拡大させる）とカットロス（スリッページのため損失の境界がシャープでない）のロングテールを持つことがわかります。実験には4500件のトランザクションがあります。MOはゼロから典型的な賄賂の大きさの7％、つまりほとんどゼロと異なっており、これは予想通りであった（より多くの取引が行われれば、ゼロはより正確になる）。
テイクを紹介する。右の図では、ペイオフの平均サイズの約10倍で、MOは動いていない（まだ7％）。右側には、マークの周りに伸びた小さな尻尾が見えますが、これは明らかで、マークで長い流通の尻尾をカットしているのです。さらに、TPを近づける。
下の左の図では、TPは中抜き5回分、右の図では2回分となります。Tp側のテールの出っ張りがはっきり見える。
非対称分布のMOは変化していないことがわかる。
以上のことは、RPRに非ガウス分布のある積分CB、特に価格系列についても言えることである。TSにStopLossとTakeProfitを導入しても、TSの利回りは変わらず（MOがずれない）、接続障害等の不可抗力から保障されるだけである。
追記：古典的なIRの定義について：ある値xについて確率密度関数Fが分かっている場合、その平均値は次のように計算される。
他に数学的な期待値をどうやって計算するのですか？
離散分布の数学的期待値
- Xが 分布を 持つ離散的な確率変数 である場合、その分布は
,であれば、ルベーグ積分の 定義から直接、次のようになります。
.wikipediaだけでなく、What is an event, What is probability of an event occurring, What is probability addition, etc.を調べてみてください。
フェラーとかフェルラングとかシロチンとかウェンツェルとか・・・。
この発言は現実に即していない。
MO=0の一階差系列（FDS）分布では、slとtpを導入しても期待値が変化しないことが知られています。これは非対称分布の場合にも言えることです。
MO=0の正規分布のSVを積分して得られた価格系列があるとする。利益を伸ばし、損を切る」戦略を貫こう。私たちが「純粋な」マーチンゲールを扱っていることは明らかであり、これに基づいて利益を生む戦略（損失を生む戦略）を構築することはできないことはご存じのとおりです。固定ストップロスで損切りし、Takeをモバイルにし、TSの手口がどう変わるかを確認します。
左の図は、Takeが無限大の場合（単純に存在しない）のTSの損失分布を示したものである。この分布は基本的に非対称で、ポジティブテイク（利益を拡大させる）とカットロス（スリッページのため損失の境界が鋭くない）のロングテールを持つことがわかります。実験には4500件のトランザクションがあります。MOはゼロから典型的な賄賂の大きさの7％、つまりほとんどゼロと異なっており、これは予想通りであった（より多くの取引が行われれば、ゼロはより正確になる）。
テイクを紹介する。右の図では、ペイオフの平均サイズの約10倍で、MOは動いていない（まだ7％）。右側には、マークの周りに伸びた小さな尻尾が見えますが、これは無理もありません。TPを近づけよう。
下の写真では、左側にTP=5ミドルテイク、右側に2テイク。Tp側のテールの出っ張りがよくわかりますね。
非対称分布のMOは変わっていないことがわかります。
ということは、もともとmo=0でHPの増分の分布をとっていたんですね。この場合、ストップやトークの導入はポジティブモにつながらない。
これはRRRに非ガウス分布のある積分CB、特に価格系列に全て当てはまります。TSにStopLossとTakeProfitを導入しても、TSの利回りは変わらず（MOがずれない）、故障などの不可抗力的な状況に対して保険がかけられるだけである。
もちろん、実系列の増分が左右対称であるため。
私のテイクプロフィットは何も保証しませんが、手口を大きく変えます :)
しかし、それは非対称なのです。そういうことだったんですね。上の投稿で、その点を強調しました。
正規分布の増分の積分分布上でslとtpを変化させて得られる非対称分布があります。これが、あるべき姿です。あなたはまだ対称的な分布を取引しており、SLとTPを変化させる方法は、正のモを作ることはできません。
表現が悪かったかもしれませんが、非対称分布のことで、これを積分することによって、問題の系列が得られるということです。
もちろん、実系列の増分が左右対称であるため。
私と一緒に、利益を取ることは何かを保証するものではありませんが、MOと大幅に変更する:)
賄賂の増分の分配について言っているのです。私の例では非対称で、TRを導入しても何も変わりませんし、上のあなたの発言とも一致しませんね。