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AIS Money Management MT5

このスクリプトは、乱数ジェネレータを使用した貿易取引のシミュレーションに基づいています。これにより、同じ入力パラメータでもまったく異なる結果を得ることができます。スクリプトを実行すると、ダイアログボックスが開き、そこで外部変数に必要な値を設定できます。
ブロックでは、TradingOptionsは取引のシミュレーションに必要な基本パラメータを定義します。
  • StartBalance  - トレードバランスの初期サイズを設定します。
  • NumberTrade  - スクリプトの実行時にモデル化される取引トランザクションの数を設定します。多かれ少なかれ有意な結果を得るためには、このパラメータが30より大きいことが必要です。
  • ProbilityWinning  - 勝ち取引の確率。パーセンテージで示され、1から99までの有効値。
  • Min.StopLoss  -  StopLossの最小値をポイントで示します。これは、取引操作をモデル化するときに使用されます。
  • Max.StopLoss  -  StopLossの最大値をポイント単位で設定します。
  • PositiveWin - この変数は修正を確立し、それを用いて模擬取引において肯定的な期待が得られる。
スクリプトの役割は次のとおりです。まず、勝ち取引の予想確率が計算されます -  PW。その後、このトランザクションで使用されるStopLossの値をランダムに設定します。予想ペイオフがプラスになるはずであることを考慮して、テイクプロフィットサイズが計算されます。 pip値を考慮して、TakeProfitとStopLossのレベルは可能な損益の値 - 利益と損失の値に変換されます。結論として、トランザクションの結果、つまり勝ち(「1」)または負け(「-1」)が決定されます。すべてのデータはSpecificationsTrade.csvファイルの最後の行に保存されており、この一連の取引における賞金の合計額を示しています。
結果の取引値はMoneyManagementシステムブロックに転送され、そこで関心のある資金管理システムを選択できます。
  • FixedLot  - 固定ロットで取引します。結果はファイル "FixedLot.csv"に保存されます。 「Bal。」列は、取引を開始する前の貿易収支の値を示し、「Rez」列はその結果を示します。
  • FixedPercentage  - 固定パーセンテージ取引。シミュレーション結果はファイル "FixedPercentage.csv"に記録されます。 「Bal。」列には、残高値が「Lot」列 - 取引中のロットサイズ、および「Rez」列 - その結果に格納されます。
  • MoralExpectation  - 道徳的期待に基づく取引がモデル化されています。取引をモデル化するとき、必要な取引数と貿易収支の規模に対する制限は考慮されません。これにより、この金銭管理システムで取引するための取引システムのパラメータをより正確に選択することが可能となる。結果はファイル "MoralExpectation.csv"に記録されます。
  • TheoryPerspective  - 資本管理の観点から見た取引。
  • Frac.LinearGrowth  - フラクショナル線形成長を使ったトレードモデリング。
  • LinearGrowth  - 線形成長モデルを使用した取引。
  • PowerGrowth  - 貿易における電力成長のモデリング。
  • ExponentialGrowth  - 指数成長モデルを適用します。
  • HyperbolicGrowth  - 双曲線成長モデルを使用したときの取引を表示します。
  • HyperbolicExponentialGrowth  - 双曲線指数関数的成長の使用をモデル化します。
お金管理のすべての方法の詳細な説明は、Forex Money Managementの本にあります。
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DrawDown Limiter
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KT Equity Protector MT5
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Seconds Chart — timeframes in seconds for MetaTrader 5. The utility allows you to create charts in the MetaTrader 5 terminal with a timeframe in seconds. The timeframe on such a chart is set in seconds, not in minutes or hours. Thus, you can create charts with a timeframe less than M1. For example, S15 is a timeframe with a period of 15 seconds. You can apply indicators, Expert Advisors and scripts to the resulting chart. You get a fully functional chart on which you can work just as well as on
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このスクリプトは、乱数ジェネレータを使用した貿易取引のシミュレーションに基づいています。これにより、同じ入力パラメータでもまったく異なる結果を得ることができます。スクリプトを実行すると、ダイアログボックスが開き、そこで外部変数に必要な値を設定できます。 ブロックでは、TradingOptionsは取引のシミュレーションに必要な基本パラメータを定義します。 StartBalance   - トレードバランスの初期サイズを設定します。 NumberTrade   - スクリプトの実行時にモデル化される取引トランザクションの数を設定します。多かれ少なかれ有意な結果を得るためには、このパラメータが30より大きいことが必要です。 ProbilityWinning   - 勝ち取引の確率。パーセンテージで示され、1から99までの有効値。 Min.StopLoss   -  StopLossの最小値をポイントで示します。これは、取引操作をモデル化するときに使用されます。 Max.StopLoss   -  StopLossの最大値をポイント単位で設定します。 PositiveWin - この変数は
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AIS 正しい平均インジケーターを使用すると、市場でのトレンドの動きの始まりを設定できます。インジケーターのもう 1 つの重要な品質は、トレンドの終わりの明確なシグナルです。指標は再描画または再計算されません。 表示値 h_AE - AE チャネルの上限 l_AE - AE チャンネルの下限 h_EC - 現在のバーの高予測値 l_EC - 現在のバーの低い予測値 インジケーターを操作するときのシグナル 主な信号は、チャネル AE と EC の交差点です。 l_EC ラインが h_AE ラインより上にある場合、上昇トレンドが始まる可能性があります。 h_EC ラインが l_AE ラインを下回った後、下降トレンドの始まりが予想されます。 この場合、h_AE ラインと l_AE ラインの間のチャネル幅に注意する必要があります。両者の差が大きければ大きいほど、トレンドは強くなります。 AEチャンネルによる局所的な高値・安値の達成にも注意が必要です。この時、価格変動のトレンドが最も強くなります。 カスタマイズ可能な指標パラメータ インディケータを設定するに
AIS 加重移動平均インジケーターは、加重移動平均を計算し、トレンド市場の動きの始まりを判断できるようにします。 重み係数は、各バーの特定の機能を考慮して計算されます。これにより、ランダムな市場の動きを除外できます。 トレンドの開始を確認する主なシグナルは、インジケーター ラインの方向の変化と、インジケーター ラインを超える価格です。 WH (青い線) は高値の加重平均です。 WL (赤い線) は安値の加重平均です。 WS (緑色の線) は、すべての価格ポイントの加重平均です。 オプション LH - 値を計算するバーの数。 LH をすばやく選択するには、まず、より高い時間枠の倍数である値を確認する必要があります。 たとえば、インジケータは M15 に設定されます。 次に、LHの次の値を確認します M30/M15=2 H1/M15 = 4 H4/M15 = 16 D1/M15 = 96 W1/M15=480 それらの中間の値も興味深い場合があります。
AIS Advanced Grade Feasibility インジケーターは、価格が将来到達する可能性のあるレベルを予測するように設計されています。彼の仕事は、最後の 3 つのバーを分析し、それに基づいて予測を作成することです。この指標は、任意の時間枠および任意の通貨ペアで使用できます。設定の助けを借りて、予測の望ましい品質を達成できます。 予測の深さ - 望ましい予測の深さをバーで設定します。このパラメーターは、18 ~ 31 の範囲で選択することをお勧めします。 これらの制限を超えることができます。ただし、この場合、予測レベルの「固着」(18 未満の値の場合)、またはレベルの過度の幅 (31 より大きい値の場合) のいずれかが可能です。 信頼水準 1、信頼水準 2、および信頼水準 3 - 信頼水準を予測します。 1~99の範囲で設定可能。信頼度 1 は信頼度 2 よりも大きく、信頼度 3 は最も小さくする必要があります。 これらの各レベルは、予測の深さパラメーターによって決定されるバーの数について、価格がこの値に到達する確率のパーセンテージを示します。 Color
The indicator is designed to measure the price volatility. This allows determining the moments for opening or closing trade positions more accurately. High intensity of the market indicates the instability of its movement, but allows for better results. And, conversely, low intensity of the market indicates the stability of its movement. Parameters Bars to process - the number of bars to measure the price movements. A low value of this parameter allows determining the moments of rapid price mo
This indicator uses the Fibonacci p-numbers to smooth a price series. This allows combining the advantages of the simple and exponential moving averages. The smoothing coefficients depend on the level of the p-number, which is set in the indicator parameters. The higher the level, the greater the influence of the simple moving average and the less significant the exponential moving average. Parameters Fibonacci Numbers Order - order of the Fibonacci p-number, specified by trader. Valid values
The indicator is based on the analysis of interaction of two filters. The first filter is the popular Moving Average. It helps to identify linear price movements and to smooth minor price fluctuations. The second filter is the Sliding Median. It is a non-linear filter. It allows to filter out noise and single spikes in the price movement. A predictive filter implemented in this indicator is based on the difference between these filters. The indicator is trained during operation and is therefore
This indicator studies the price action as a combination of micro-trends. All micro-trends are analyzed and averaged. Price movement is filtered based on this averaging. IP_High and IP_Low (blue and red dashed lines) show the instantaneous price movement. They display the forecast only for the current price values, taking into account only the number of bars defined by the 'Filter level' parameter. SP_High and SP_Low (blue and red solid lines) smooth the price movements with respect to history.
このインジケーターは、単純な線形平滑化プロセスを実装します。 指数平滑化の欠点の 1 つは、信号が急速に減衰することです。これにより、価格帯の長期トレンドを完全に追跡することは不可能になります。線形平滑化により、信号のフィルタリングをより正確かつ細かく調整できます。 インジケーターは、パラメーターを選択して構成されます。 LP - このパラメーターを使用すると、平滑化期間を選択できます。値が大きいほど、インジケーターが表示する長期的なトレンドが多くなります。有効な値は 0 ~ 255 です。 SP - このパラメーターはインジケーターの感度に影響します。このパラメータが大きいほど、価格系列の最後の値の影響が大きくなります.このパラメータの値がゼロの場合、インジケータは LP+1 に等しい期間の単純移動平均を表示します。有効な値は 0 ~ 255 です。
この指標は、中央値プロパティと移動平均プロパティの組み合わせに基づくシーケンシャルハイブリッドフィルターです。 中央値を使用すると、異常値と価格系列の値のランダムなインパルスを除外できます。同時に、メディアンフィルタは価格変動のトレンドに影響を与えず、それを変更しません。 メディアンフィルタは非線形なので、単純移動平均を使用した平均化を使用してその値を平滑化します。このアプローチにより、トレンドだけでなく、価格変動の周期的な要素もより正確に特定できます。さらに、それは価格の変化に対するインディケータの感度を高め、そしてプライスシリーズとインディケータの読みの間の遅れを減らします。これにより、指標は新しいトレンドの始まりと FL パラメーターを使用して、フィルタ古いトレンドの終わりについてかなり正確に警告することができます。 ーの深さと感度を調整できます。許容値は0から63です。同時に、 2 * FL + 1 バーを使用して指標値を計算します。したがって、FLの値が大きいほど、価格チャートの傾向が強く表示されます。
この指標は、2つの修正されたLanczosフィルタの組み合わせです。 最初のフィルターは、価格を推定するのに役立ちます。過去の値に基づいて、彼は現在のバー内で起こりうる価格変動を予測します。つまり、過去の傾向が変わらない場合の価格はどうなるかを示しています。 ウィンドウ内の価格を平滑化および平均化するための2番目のフィルタ。フィルタのレベルによって決まります。ウェイトの選択のおかげで、このフィルタは価格変動の中にある周期成分に最も積極的に反応します。 指標は EF および IF パラメータを使用して調整できます。 EF と IF の値を選択することで、トレンド価格変動の始まりに関するシグナルを得ることができます。 EF   - 指数フィルタのウィンドウサイズ。有効な値は EF = 0 ... 255 です。計算中に処理された小節の数は 2 * EF + 1 です。このパラメータが大きいほど、価格系列の過去の値の影響が強くなります。結果は実線でプロットされています。 IF   - 平均化ウィンドウのサイズを調整します。  IF = 0 ... 255 の値計算されるバーの数は 2 * I
外国為替市場における価格変動の性質を見てみましょう。これらの変動が起こる理由に注意を払わないでください。このアプローチにより、価格変動に影響を与える主な要因を特定することができます。 たとえば、EUR-USD通貨ペアのバーの始値とH1タイムフレームを考えてみましょう。これらの価格について、Lameray図(図1)を構築します。 この図では、価格変動は基本的に線形方程式に従って発生することがわかります。この方程式のパラメータを決定するために、最小二乗法を使用できます。この特定の例では、始値を変更するための方程式は次の形式を取りました。 Open [i] = 0.99989 * Open [i + 1] + 0.00013。 この式が価格変動をどの程度適切に表しているかを確認しましょう。これを行うために、線形成分を取り除き、残差を分析します(図2)。 図から明らかになるように、これらの剰余はかなり混沌としており、それらをノイズと見なすと、次の小節の始値を予測するためのかなり簡単なシステムが得られます。
この指標はより有益です。彼の研究は、市場における価格の動きが特定の色のノイズとして表現されるという仮定に基づいており、それは価格値の分布のパラメータに依存します。これにより、さまざまな角度から価格変動を分析することができ、価格変動を特定の色のノイズと見なして、市場の現在の状況に関する情報を入手し、価格の動向に関する予測を行うことができます。 インディケータの読みを分析するとき、インディケータラインの位置は考慮に入れられます - それらは現在のバーの始値の上下にそしてそれからどれだけ離れて位置しています。 ホワイトノイズ(White Noise) - このアプローチは、価格(現在と先史時代の両方)が電力で等しいと考えられているという事実によって特徴付けられ、それはそれを単純な移動平均と組み合わせます。ホワイトノイズ信号は、文字を確認している可能性が高く、現在の価格から逸脱するほど、市場のトレンドの動きが強くなります。逆に、ホワイトノイズラインが始値に近い場合、これはトレンドの終わりまたは横方向の価格変動のいずれかの証拠です。 フリッカーノイズ(Flicker Noise)はトレンドの上
「 AIS Color Noise Filter 」指標のいくつかの欠点にもかかわらず、それを使用して価格系列と予測価格を平滑化するという考えは非常に魅力的に見えます。 これはいくつかの理由によるものです。 第一に、いくつかのノイズ成分を考慮に入れることは、互いに独立した要因について予測を構築することを可能にし、それは予測の質を改善することができる。 第二に、価格系列の雑音特性は全履歴を通して非常に安定して振舞い、それは安定した結果を得ることを可能にする。 そして最後に、ノイズの変動性により、予測システムが非常に敏感になり、価格の変化に対する反応が非常に速くなることを期待できます。 その結果、すべての単純化にもかかわらず、価格が移動するチャネルを正確に予測できるという指標が得られました。この指標の主な利点は、その高速さと習得の容易さです。主な不利点は、指標が予測に最も重要な要素を選択できないことです。 LH は、予測が行われる履歴データの長さを設定するパラメータです。その許容値は0から255ですが、標識が処理する小節の数はこのパラメーターで指定された数より1単位以上多いです。 
非常に頻繁に、金融シリーズの研究でそれらの平滑化を適用します。平滑化を使用すると、高周波成分を除去することができます - それらはランダムな要因によって引き起こされているため、無関係であると考えられています。平滑化には常に、データを平均化する何らかの方法が含まれます。この方法では、時系列のランダムな変化が相互に吸収します。ほとんどの場合、この目的のために、指数平滑法と同様に単純または加重移動平均法が使用されます。 これらの方法にはそれぞれ、長所と短所があります。したがって、単純な移動平均は単純で直感的ですが、その適用には時系列の周期成分と傾向成分の​​相対的な安定性が必要です。さらに、信号遅延は移動平均の特性です。指数平滑法はラグ効果がありません。しかし、ここでも欠陥があります - 指数平滑化は、系列をランダムな異常値と整列させる場合にのみ有効です。 単純平均と指数平均の間の妥当な妥協点は、加重移動平均の使用です。しかしながら、特定の重量値を選ぶという問題がある。これをまとめてみましょう。 それで、最初に私達が平滑化手順から達成したいことを定義します: •まず、価格系列からランダムな
長期の非ランダム成分を分離するためには、価格がどれだけ変化したのかだけでなく、これらの変化がどのように発生したのかも知る必要があります。言い換えれば - 私たちは価格レベルの値だけでなく、これらのレベルが互いに置き換わる順序にも興味があります。このアプローチを通して、ある時点での価格変動に影響を与える(または影響を与える可能性がある)長期的で安定した要因を見つけることができます。そしてこれらの要因の知識はあなたが多かれ少なかれ正確な予測をすることを可能にします。 金融系列の分析からどの程度具体的な結果を得たいのかを判断しましょう。 •まず、トレンドが市場に存在する場合は、そのトレンドを強調する必要があります。 •次に、定期的な要素を特定する必要があります。 •第三に、結果は予測に使用するのに十分安定しているべきである。 •そして最後に、私たちの分析方法は現在の市場の状況に適応するはずです。 指定された条件を満たすために、相対的な価格変動の回帰分析を使用し、このモデルに基づいて指標を作ります。この指標のアルゴリズムは履歴データからの学習に基づいており、その作業はトレーダーの完全な管理下
強力な分析方法の1つは、Levyプロセスを使用した金融シリーズのモデリングです。これらのプロセスの主な利点は、最も単純なものから最も複雑なものまで、膨大な数の現象をモデル化するために使用できることです。市場におけるフラクタルな価格変動の考えは、レヴィ過程の特別な場合にすぎないと言えば十分でしょう。一方、パラメータを適切に選択すると、どのLevyプロセスも単純な移動平均として表すことができます。図1は、フラグメントを数倍に拡大したLevyプロセスの例を示しています。 価格チャートを滑らかにするためにLevyプロセスを使用する可能性を考えてみましょう。まず、線形プロセスをシミュレートするために使用できるように、Levyプロセスのパラメータを選択する必要があります。それから、異なる符号の係数を含む重みのシステムを得ます。このおかげで、私たちは財務範囲を平準化するだけでなく、そこに存在する反トレンドと定期的な要素を追跡することもできるでしょう。 インジケータの動作は、パラメータ LF を選択することによって設定されます。分析されるストーリーの深さを決定します。このパラメーターの許容値は、0か
非常に頻繁に、トレーダーは価格が近い将来に変化する可能性がある範囲を決定するという課題に直面しています。この目的のために、ジョンソン分布タイプSBを使用することができます。この配布の主な利点は、少量の累積データでも使用できることです。この分布のパラメータを決定する際に使用される経験的アプローチにより、価格チャネルの最大レベルと最小レベルを正確に決定することができます。 これらの値はさまざまな状況で使用できます。たとえば、マーケットオーダーのストップロスやテイクプロフィットレベル、未決注文のエントリーポイントを設定するために使用できます。また、これらのレベルはトレーリングストップを使用するときに方向付けることができます。さらに、十分に大きい履歴では、インディケータは上昇トレンドまたは下降トレンドの始まりを知らせることができます。そのような傾向があったならばまあ、またはその終わりについて。 この指標の主な不利な点は、価格の排出に対する極めて高い感度と、市場の状況の変化に対する反応がやや遅いことです。 青と赤の線は、それぞれ価格チャネルの最大値と最小値を示しています。緑色の線は、特定の市場
この指標により、価格がいずれかのレベルに達する可能性を判断できます。そのアルゴリズムは非常に単純で、特定の通貨ペアの価格レベルに関する統計データの使用に基づいています。収集された履歴データのおかげで、現在のバーの間に価格が変化する範囲を決定することが可能です。 そのシンプルさにもかかわらず、この指標は取引において非常に貴重な支援を提供できます。そのため、トレーディングポジションのTakeProfitレベルとStopLossレベルを決定することができます。保留中の注文の価格の決定と、TrailingStopの価格レベルの決定の両方に役立ちます。 さらに、この指標は既存の戦略に統合できます。たとえば、ある種の日中戦略を使用します。次に、D1時間枠でこのインジケーターを設定することで、新しいトレーディングポジションを開くことは既に望ましくないことを克服した後、レベルを取得できます。 このインディケーターの主な欠点は、純粋に履歴データに依存しており、特定の現在の市場の変化にまったく反応しないことです。 このインディケーターの設定は、入力パラメーター-L1 ... L4-を選択することにより実
持続可能な分布は、金融シリーズをスムーズにするために使用できます。かなり深い履歴を使用して分布パラメーターを計算できるため、場合によっては、このような平滑化は他の方法と比較してさらに効果的です。 図は、10年間のH1時間枠でのEUR-USD通貨ペアの始値の分布の例を示しています(図1)。魅力的ですね。 この指標の根底にある主な考え方は、価格の分散によって持続可能な分布のパラメーターを決定し、データを使用して金融シリーズを平滑化することです。このアプローチのおかげで、平滑化された値は、特定の市場状況で最も可能性の高い価格値になる傾向があります。 インジケータの動作は、パラメータLBを使用して設定されます。その値は、バーで表される平滑化されたシリーズの長さを決定します。また、許容値は1〜255の範囲です。 青い線は平滑化された高値を示し、赤線は安値を示し、緑の線は終値を示します。 このインジケーターの主な欠点は、インジケーターが履歴のすべての部分で等しく安定するように、スムージングウィンドウの幅を設定できないことです。したがって、トレーダーは特定の要件に合わせてパラメ
フィルタ:
Gloria Sarpong
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Gloria Sarpong 2024.04.08 03:03 
 

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バージョン 2.0 2019.05.23
資本を管理するためのいくつかの新しい方法を追加しました