전문가를 단순화합시다. 우리는 외삽(다시 그리지 않음)을 사용하여 이미 구축된 선에서 값을 가져옵니다.
각 시간 프레임에서 두 개의 다른 값만큼 오른쪽으로 라인을 이동합니다.
// Пересечение двух линий индикатора на среднем таймфрейме зона основного сигнала.inputint L1_1_line_power = 3 ;
inputint L1_1_leverage = 67 ;
inputint L1_1_line1_SHIFT = 10 ;
inputint L1_2_line1_SHIFT = 30 ;
Для разработки торговых систем в платформу встроен собственный язык программирования MetaQuotes Language 5 (MQL5), среда разработки MetaEditor и инструменты тестирования стратегий. Любую информацию о разработке торговых стратегий на языке MQL5 можно найти на официальном сайте MQL5.community. На этом же сайте в разделе Code Base могут быть...
전문가를 단순화합시다. 우리는 외삽(다시 그리지 않음)을 사용하여 이미 구축된 선에서 값을 가져옵니다.
각 시간 프레임에서 두 개의 다른 값만큼 오른쪽으로 라인을 이동합니다.
그리고 우리는 메시지 112 에서와 같이 최적화를 할 것입니다. 반전으로 모든 거래를 마감합니다. 시장에서 항상.
이 MAE 및 MFE 분포가 나를 놀라게 합니까?
위치의 결과에 대해 플러스와 마이너스의 움직임은 엄격하게 정의된 값으로 고정됩니다.
결과 출력의 버그가 아닐까요? 확인해봐, 응?
당분간은 직접 확인할 수 없습니다. 그러나 MFE 차트를 믿는다면 SL 없이 TP = 2450(5자리)으로 많은 위치를 플러스로 끌어낼 것입니다.
사실, Expert Advisor는 메시지 120에서와 같이 스위치 가 있어야 합니다.
첨부된 "스위치 포함", EURUSD의 기본값은 2월 14일까지 2년 동안 지속됩니다.
이 MAE 및 MFE 분포가 나를 놀라게 합니까?
그러나 MFE 차트를 믿는다면 SL 없이 TP = 2450(5자리)으로 많은 위치를 플러스로 끌어낼 것입니다.
사실, Expert Advisor는 메시지 120에서와 같이 스위치 가 있어야 합니다.
나는 지정된 TP로 EA를 테스트했고, 이득은 약 200포인트였으며, 아마도 몇 가지 선택된 거래에서였을 가능성이 큽니다. 예, 차트에서 거래를 보는 것이 그러한 명확한 분포를 의미하지는 않습니다.
그래서 의문과 오해가 남았다. 아마도 반전 알고리즘 자체가 그러한 분포를 생성할 수 있습니다. 그 이유는 무엇입니까?
3층, 4년, 유전자 알고리즘. 기대 이하이지만 아직 버리지는 않겠습니다.
짧은 간격(1개월)에 지표가 더 매력적입니다. ))
글쎄요, 그냥 평범한 곡선형 핏입니다.
그리고 같은 세트로 이전 달에 대해?
글쎄요, 그냥 평범한 곡선형 핏입니다.
그리고 같은 세트로 이전 달에 대해?
일반적으로 동의하지만 단어를 좋아하지 않습니다. )))
두 명의 Expert Advisors가 서로 다른 지표에 도킹되어 있는지 확인하는 과정에서 그림이 나타났습니다.
관련된 매개변수는 8개뿐이며 큰 손실 없이 4개로 줄일 수 있다고 생각합니다. 이 경우 가장 수익성이 높은 매개 변수의 변화 역학을 월별로 보는 지침 중 하나인 "dumka"가 있습니다. 언젠가는 이쪽에서도 볼 수 있지 않을까.
기계 학습 알고리즘이 나나 컴퓨터에 부담을 주지 않고 이 그림을 거의 자동으로 제공할 수 있을까요? )))일반적으로 동의하지만 단어를 좋아하지 않습니다. )))
두 명의 Expert Advisors가 서로 다른 지표에 도킹되어 있는지 확인하는 과정에서 그림이 나타났습니다.
관련된 매개변수는 8개뿐이며 큰 손실 없이 4개로 줄일 수 있다고 생각합니다. 이 경우 가장 수익성이 높은 매개 변수의 변화 역학을 월별로 보는 지침 중 하나인 "dumka"가 있습니다. 언젠가는 이쪽에서도 볼 수 있지 않을까.
설정을 일괄적으로 변경할 다른 하이퍼파라미터가 필요합니다.
가끔 혼자 생각하기도 하고 해보기도 해요 :)
기계 학습 알고리즘이 나나 컴퓨터에 부담을 주지 않고 이 그림을 거의 자동으로 제공할 수 있을까요? )))
예, 예를 들어 퍼지 논리에 대한 내 기사를 참조하십시오.
2 가지 주요 항목 만 있으며 한 달에 1로 줄일 수 있습니다. 같은 사진을 얻거나 더 나은
설정을 일괄적으로 변경할 다른 하이퍼파라미터가 필요합니다.
가끔 혼자 생각하기도 하고 해보기도 해요 :)
균형 표시기에 대한 경험이 있습니다. 그러면 초매개변수를 만드는 데 더 가까워질 수 있습니까?