理論から実践へ。第2部 - ページ 26

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secret:

むしろ、トレンドとリターンの違いについて話すべきだろう)。

一般論の議論を始めると、またろくなものが出てきませんよ。これは、リターンの公式化がすでに存在し、それを適切な（この特定のケースに適した）トレンドの公式化で補完する必要がある良いケースです。明らかな選択肢は、条件の逆転はありえない)

 
JRandomTrader:

私のロボットには、明らかにトレンドのあるものと、条件付きで逆トレンドのものがあります。長いインターバルを経て、二人は収入を得る。

取引ロボットに多額の資金を投入しているが、ドローダウンが大きく出来ず、取引量を増やすことが出来ない。当たり前のことですが、多様化のために既存のシステムをトレンドシステムで補完することです。

 
Aleksey Nikolayev:

トップスターターも一応稼げてはいるが、ドローダウンが大きいので、ボリュームを積むことができない。当たり前のことですが、多様化のために既存のシステムをトレンドシステムで補完することです。

そこ！多様化という言葉がぴったりです。現在、私のリアル口座では4種類の基本アルゴリズムで取引をしていますが、そのうち2つはトレンドフォロー、1つは条件付きカウンタートレンド、1つは条件付きスキャルピングです。

パラメーターの異なる複数のモディファイがあります。

どれも平均して利益が出るし、ドローダウンもそこそこある。

 
Aleksey Nikolayev:

トップスターターも一応稼げてはいるが、ドローダウンが大きいので、ボリュームを積むことは不可能だ。当たり前のことですが、多様化のために既存のシステムをトレンドシステムで補完 することです。

あるいは、既存のポジションに対して、そのような価格反転のサインを考え、このサインが出たときに、最小限の損失でポジションを 閉じることができるようにするのです。

 
Aleksey Nikolayev:

一般論の議論を始めると、これまた何もいいことはない。これは、リターンの公式化がすでに存在し、それを適切な（この特定のケースに適した）トレンドの公式化で補完する必要がある良いケースです。当たり前の選択肢 - 条件の逆転はうまくいきそうにない)

えー、ちょっと待ってください。どこに「すでにリターン形式が ある」とあるのか？

 
Aleksey Nikolayev:

トップスターターも一応稼げてはいるが、ドローダウンが大きいので、ボリュームを積むことは不可能だ。当たり前のことですが、多様化のために既存のシステムをトレンドシステムで補完することです。

ちなみにトピックスターターの収益性は、軽い気持ちで下げればいいのですが、方法の公言は余計だと思います）。

 
secret:

ええと、ちょっと待ってください。どこに「すでに回収可能性を正式な ものにした」とあるのでしょうか。

まあ、形式的な決まりごとがあって、その決まりごとが価格反転の瞬間に近いことが多い、と言った方が正しいかもしれません。

secret:

ちなみに筆者のドローダウンは、手を軽く動かすだけで減らせるが、方法の公開は余計だと思う）。

三月八日にどこかの女の子にあげればよかった)

 
Aleksey Nikolayev:

というより、価格反転の瞬間に近いと思われる時間帯を決めるための公式な経験則がある、と言ったほうが正しいかもしれません。

ピリオドのルートを使った計算式ですか？なぜ、それを信じなければならないのか。

トップスターがプロセスを確認したわけでもない。彼は単に頭から「回帰がある」と仮定し、それが計算式になっているのです。

また、第二に、現在の実装から直接測定して 決めた方が正確で簡単なのに、なぜプロセス式で揮発性限界値を計算するのかが不明です。

特に真ん中のはそうなんだから)
 
secret:

ピリオドのルートを使った計算式ですか？なぜ、それを信じなければならないのか。

原作者はプロセスすら特定できていない。彼はただ頭から「リターンがある」と仮定し、それが計算式になっているのです。

そして第二に、揮発性限界値は、現在の実装から直接測定して 決めた方が正確で簡単なのに、なぜプロセス式で計算するのかが不明です。

特に、平均値でこうなのだから)

一般的に言って、そこには明確な表現ができるわけではありませんが、かなりシンプルなマットスタットがあります。増分の期待値がゼロに等しいという帰無仮説の検定を意味する。帰無仮説の分布は期待値がゼロで、ガウス型かラプラス型のどちらかである。この統計量はスチューデント検定で使われるものと似ているが、増分の二乗和の根の代わりに、そのモジュールの和が使われる。統計量の分布は増分分布の種類に依存し，あるいは（増分のサンプルサイズが十分大きい場合）漸近的なガウス分布が使われるかもしれません．帰無仮説を棄却するためのあるp値が選ばれ、そこからShurikの式における係数2.578の「魔法の」値が得られる。

帰無仮説が棄却されると、最初のモデルは突然忘れ去られ、実質価格の 平均増分はゼロになる傾向があり、そのためにはすぐに符号を変えなければならないとされ、したがって、「均衡が回復した」ときに閉じられる対応する側にポジションが開か れます。

 
シュリクは大きなサンプルチェックはしなかったんですね。それとも、何か見落としがあったのでしょうか？
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