전문가 기반 코딩에 대해 논의하시겠습니까?
Expert Advisor는 원칙적으로 이미 구현되어 있지만 아이디어와 모델에 대해 논의하고 싶고, 모델에 대한 비판과 약점을 듣고 싶습니다.
요지는 다음과 같습니다.
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흥미로운 방법입니다. 제가 알기로는 매일 일정 기간 동안의 분석, 코드 수집이 이루어지고 있습니다. 즉, 실제로 1.5년 동안 매일 최적화(코드 선택) 테스트를 수행했고 긍정적인 결과를 얻었습니다. 아니면 다른 방법으로 테스트를 수행했습니까? 앞으로 5~10년 동안 정방향 테스트를 하면 할수록 더 좋고 전체 그림을 볼 수 있을 것입니다. 지난 ~ 3년은 전략이나 도구의 포트폴리오를 통해 매우 쉽게 전방 테스트를 통과합니다.
통계를 위한 코드 수집은 3년에 한 번 이루어졌으며 더 이상 신뢰할 수 있는 인용 기록이 없고 코드가 데이터베이스에 기록된 다음 새 코드 도착에 대한 통계 악화에 대한 스캔만 있습니다.
이 방법은 지표에서 1, 2, 3개의 이벤트를 거래하지 않는다는 점에서 흥미롭지만 약 100개의 이벤트는 일종의 다각화이며 통계가 한 번에 모든 코드(이벤트)에 떨어질 수 없지만 확률이 나빠질수록 코드 삭제됩니다(교체 예정)
또한 중지가 2개 이하의 변동성 채널, 즉 30-40핍인 코드만 선택합니다.
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또한 중지가 2개 이하의 변동성 채널, 즉 30-40핍인 코드만 선택합니다.
- www.mql5.com
당신은 꽤 강력한 방법을 가지고 있습니다. 여기에 아무것도 추가하기가 꽤 어렵습니다. 200만개의 전략 중 100개를 하나의 공통 시스템으로 결합하여 선택하고 그 과정에서 모든 통계를 추적한다고 말할 수도 있습니다. 대충 같은 방향으로 가고 있는데 지금까지는 그런 규모가 아니다. 더 많은 리소스가 있는 경우(리소스 측면에서) 앞으로 테스트 외에도 위치를 늘리거나 줄이는 시스템을 활성화할 수도 있습니다. 즉, 위에서 언급한 기준이 있고 이 범위 사이 에서 위치/하위 위치의 볼륨을 점차적으로 줄일 수 있습니다. 최적화 중에 계수를 선택할 수 있습니다.
우리의 MM은 자금 관리의 수학만을 기반으로 하며 모든 것이 정확하게 계산되지만 총 로트 수는 물론 여러 항목으로 나눌 수 있습니다. 지금은 지정가 주문의 총 몫 내에서 추가 항목을 구현합니다. 즉, 동일한 스톱과 이익으로 최상의 가격으로
위치를 높이거나 줄이는 것과 관련하여 이것은 신호의 동작과 위치 동안 다른 신호가 다른 코드와 확률로 도착하는 경우에만 해당되며 확률이 더 높으면 비율 내에서 위치를 늘릴 수 있습니다. 해당하는 새로운 확률 및 이익 요소, 신호가 약하면 몫(로트)을 덮거나 턴어라운드
당신은 꽤 강력한 방법을 가지고 있습니다.
그런데 그 방법은 통계에서 슈퍼 엔트리처럼 보이는 많은 것들이 48% / 52%의 확률로 회색으로 나오는 경우가 있고, 그 반대의 경우도 확률을 부여하는 데 관심조차 두지 않는 곳이 있음을 보여주었습니다. 80% 이상
또한 몇 가지 지표가 분류되어 리뷰에 따라 최고였습니다. 또한 회색 통계 데이터만 제공하여 결론을 도출했습니다. 통계 없이는 아무데도 갈 수 없습니다!
그런 다음 이 표시기는 시작 시 전체 기록을 실행하고 각 코드 이후에 가격에 어떤 일이 발생했는지 살펴봅니다.
통계는 100개 값에서 시작)
저것들. 광고 100번 만에 신호코드의 결과를 역사에서 찾는 것이 바람직하다..
통계는 100개 값에서 시작)
저것들. 광고 100번 만에 신호코드의 결과를 역사에서 찾는 것이 바람직하다..
동의합니다. 모든 코드에 100번의 통계가 있는 것은 아니지만 10번이고 항상 100%인 코드가 있습니다. 이를 통과할 수 있습니까? 우리는 단지 100을 세고 다음 것이 우리에게 유리하지 않게 하기 때문에 이 확률은 더 이상 100%가 아니라 약 90%입니다. 즉, 여전히 거래할 수 있지만 말이 정확합니다. 약한 면이 있지만 큰 이야기를 볼 수 있는 믿을만한 이력이 없다
임호 빅스토리도 별로다. 그리스도 시대의 가격은 데이터에 유용한 것을 추가하지 않을 것입니다)
그러나 여전히 역사상 이러한 사례가 적을수록 더 많은 수익을 낼 수 있지만 통계가 아닌 무작위 입력 에서 더 많은 거래가 이루어집니다.)
코드가 기록에 있는 횟수가 많을수록 결과가 50/50에 더 가깝다고 생각합니다.
통계는 약 1.5년의 두 간격으로 이루어졌으며 두 간격 모두에서 통계가 안정적입니다. 즉, 결과가 비슷하고 더 나빠지지 않습니다.
저것들. 히스토리의 두 부분에서 하나의 신호를 확인한 다음 결과를 신뢰할 수 있는지 여부를 확인합니다.
코드가 기록에 있는 횟수가 많을수록 결과가 50/50에 더 가깝다고 생각합니다.
저것들. 히스토리의 두 부분에서 하나의 신호를 확인한 다음 결과를 신뢰할 수 있는지 여부를 확인합니다.
히스토리에 있는 코드의 수를 보면 결과가 좌우되는 것은 분명하지만, 문제의 사실은 코드가 많고 확률이 75이고, 그 중 적은 코드가 있고 결과는 50/ 50, 요컨대 많은 것이 있지만 "건포도"가 건너 오기 때문에 주제를 개발하기로 결정했습니다.
각 코드는 1.5년을 봅니다. 예를 들어 확률은 75%이고 나머지 1.5년은 확률이 65% 이내이고 모순이 없습니다. 다음 1.5 년, 또한 일부 코드는 1.5의 이익 계수로 더 나쁘지 않은 확률을 제공합니다. 이는 이미 50/50도 수입을 줄 수 있음을 의미합니다. 어쨌든 코드로 통계의 변화를 지속적으로 모니터링해야합니다
Expert Advisor는 원칙적으로 이미 구현되어 있지만 아이디어와 모델에 대해 논의하고 싶고, 모델에 대한 비판과 약점을 듣고 싶습니다.
요지는 다음과 같습니다.
우리는 기본적으로 MASD처럼 보이는 표시기(이 경우에는 내 것)를 사용하여 이동 방향, 극한값, 0 교차점, 신호 극한값, 가장 높은 프레임의 신호 극한값, 즉 많은 것들을 분석합니다. 알고리즘에서 각 막대에는 표시기의 움직임에 따라 4자리 코드(총 약 2000개의 다른 코드가 있음)가 할당되고 표시기의 패턴과 유사하므로 이 모든 것을 버퍼에 씁니다.
그런 다음 이 표시기는 시작 시 전체 기록을 실행하고 각 코드 이후에 가격에 어떤 일이 발생했는지 살펴봅니다. 예를 들어 이전에 상위 수준 목표 또는 하위 목표에 도달한 내용을 확인하고 이 모든 것을 파일에 기록합니다. 결과 파일을 다음에서 연구합니다. Excel에서 코드를 찾아 65% 이상의 당첨 확률을 확인하고 발견된 코드로 파일을 생성합니다(하루 평균 1개의 코드로 약 100개의 코드를 얻음). 그런 다음 전문가(m15에서)가 거래합니다. , 지표에 데이터베이스에 있는 CODE가 표시되면 해당 방향, 수익 요소 및 확률로 IT를 거래합니다.
자금 관리에 관해서는 다음 거래가 우리에게 유리하지 않을 것이라고 가정한다는 사실을 고려하여 거래의 이익 요소와 구현 확률을 기반으로 계산된 최적의 지분 을 거래합니다. 다양화를 위한 여러 쌍 및 자산
각 자산에 대한 평균 성공 확률 70%, 각 거래에 대해 1에서 1.5 사이의 이익 계수, 최소 65%의 확률로 서로 다른 신호 각 자산에 대해 약 100
통계는 약 1.5년의 두 간격으로 이루어졌으며 두 간격 모두에서 통계가 안정적입니다. 즉, 결과가 비슷하고 더 나빠지지 않습니다.
가능한 위험을 줄이기 위해 고려하기 위해 이해하고 싶습니다
나는 토론하고 싶습니다. 아마도 누군가가 이와 같은 일을 하기를 원할 수도 있습니다. 우리는 여전히 결과에 만족하지만 경험에 따르면 어딘가에 함정이 있습니다. 하지만 어디에요?