제가 질문이 늦을 수도 있습니다. 그러나 여전히 나는 목소리를 내고 답변에 대해 매우 감사 할 것입니다.
테스터에서 "만족스러운" 결과가 나온 후 데모 계정 및 실제 센트 계정의 단계가 따릅니다.
이러한 에뮬레이트된 계정의 작업 모델은 무엇입니까? 특히 ECN/STP 계정에 관심이 있습니다. 예를 들어 이 시점에서 실생활에 "잠시"가 있을 때 브로커는 데모 계정에서 대량 주문을 실행/실행하는 것을 어떻게 능가합니까? 예를 들어 센트 계정에 대해 언급한 사운드 가 표준(1:100) 계정에 대한 동일한 작업과 어느 정도 관련이 있습니까? 한마디로, 그러한 계정에 대한 주문 실행과 일반 계정에 대한 실행 사이에 공통적인(특히 한도 작업 시) 무엇이 있습니까?
분명히 ECN/STP 애그리게이터에는 내부 정보가 있습니다. 누가, 어떻게 거래하는지 알 수 있습니다. 이러한 정보의 유능한 소유자는 고객 수익성 분류 기준을 만듭니다. 예를 들어, 분석 결과, 그는 애그리게이터의 클라이언트가 매주 수요일 12:00부터 17:00까지 꾸준히(그리고 적절한 속도로) GBPJPY에 쏟아붓고 있음을 알게 됩니다. 그것이 의미하는 바는 고갈되었습니다. 즉, 돈이 그 당시 가장 경쟁력있는 가격을 가진 LP로 흘러 들어갔습니다.
IMHO의 분석 결과가 의심스럽습니다. 즉, 현저한 결론은 다음과 같이 기술될 수 있다. -매주 수요일 12시부터 17시까지 시장 행동은 고객이 고갈되는 것과 같습니다. 즉,이 경우 시장 예측에 대해 이야기하고 있습니다. 또는 다른 방법으로: -매주 수요일 12시부터 17시까지 브로커의 행동은 클라이언트가 병합되는 것과 같으며, 이 경우 브로커의 사기 행위 예측에 대해 이야기하고 있습니다.
내부자 및/또는 고객 수익성의 분류자는 특별히 필요하지 않은 것으로 나타났습니다. 특히 거래자의 완전한 문맹에 대한 귀하의 의견에 동의하는 경우에 그렇습니다.
무엇이든 분류하는 능력은 대단한 것입니다. 예를 들어, 당신은 고도로 숙련된 알고리즘 트레이더입니다. TS 결과를 분류해 보십시오. 어떤 상황에서는 차량이 병합된다는 사실을 알게 될 가능성이 매우 높으며 이를 선택하고 필터링하는 것이 가능합니다.
HFT MM-알고리즘의 분류기는 숙련된 거래자를 위해 그것을 할 것입니다. 그리고 그것이 효과가 있다면, 이 필터는 그것의 이점에 사용될 것입니다: 통계적으로 예측된 알고리즘 트레이더의 배수를 수신하고, 알고리즘 트레이더에게 더 유리한 가격으로 감소(드레인)합니다. 저것들. 이 프로세스는 알고리즘 거래자와 HFT MM 알고리즘 모두에 대해 상호 이익이 될 것입니다.
그리고 단지 누군가가 더 잘 분류하는 방법을 알고 있거나 누군가가 분류하기에는 너무 게으르기 때문입니다.
무엇이든 분류하는 능력은 대단한 것입니다. 예를 들어, 당신은 고도로 숙련된 알고리즘 트레이더입니다. TS 결과를 분류해 보십시오. 어떤 상황에서는 차량이 병합된다는 사실을 알게 될 가능성이 매우 높으며 이를 선택하고 필터링하는 것이 가능합니다.
HFT MM-알고리즘의 분류기는 숙련된 거래자를 위해 그것을 할 것입니다. 그리고 그것이 제대로 작동한다면, 이 필터는 알고리즘 트레이더의 통계적으로 예측된 드레인을 수신하여 알고리즘 트레이더에게 더 유리한 가격으로 감소(드레인)하는 이점이 있습니다. 저것들. 이 프로세스는 알고리즘 거래자와 HFT MM 알고리즘 모두에 대해 상호 이익이 될 것입니다.
그리고 단지 누군가가 더 잘 분류하는 방법을 알고 있거나 누군가가 분류하기에는 너무 게으르기 때문입니다.
내 5센트를 투자하겠습니다. 1) 거래 시간과 거래 실적 사이에 통계적 패턴이 있고 2) 포지션이 유지될 기간을 정확하게 결정할 수 있는 경우 귀하의 진술은 사실입니다. 그리고 이 정보로도 충분하지 않을 수 있습니다. 각 거래에 대한 진입량과 거래 알고리즘의 MM은 알려져 있지 않습니다. 또한 시간과 거래의 결과 사이에서 패턴을 찾으려는 시도는 결국 시장의 상태(트렌드, 플랫)와 거래 결과 사이에서 패턴을 찾을 수 있다는 사실로 이어질 것입니다. 모든 사람이 추세에서 손실을 보고 있다는 것도 분명하지만 시장이 여전히 평평할 때 거래가 이루어질 수 있습니다.
제 생각에는 HFT MM 알고리즘을 사용하여 클라이언트 위치를 네팅하는 것이 TS의 두 가지 속성인 위험 수준(레버리지)과 손익 비율에 따라 수행하는 것이 더 정확합니다.
제가 질문이 늦을 수도 있습니다. 그러나 여전히 나는 목소리를 내고 답변에 대해 매우 감사 할 것입니다.
테스터에서 "만족스러운" 결과가 나온 후 데모 계정 및 실제 센트 계정의 단계가 따릅니다.
이러한 에뮬레이트된 계정의 작업 모델은 무엇입니까? 특히 ECN/STP 계정에 관심이 있습니다. 예를 들어 이 시점에서 실생활에 "잠시"가 있을 때 브로커는 데모 계정에서 대량 주문을 실행/실행하는 것을 어떻게 능가합니까? 예를 들어 센트 계정에 대해 언급한 사운드 가 표준(1:100) 계정에 대한 동일한 작업과 어느 정도 관련이 있습니까? 한마디로, 그러한 계정에 대한 주문 실행과 일반 계정에 대한 실행 사이에 공통적인(특히 한도 작업 시) 무엇이 있습니까?
이제 smartlab(펀드 커뮤니케이션의 대변자)을 살펴보았습니다. 주식 거래자는 외환 거래자보다 더 유능하지 않다는 인상을 받습니다. 그들은 HFT를 악마화하고 인형에 대해 이야기합니다. 교환이 옳고 핸디캡이 나쁘다고 확신하는 거의 모든 클리커.
그러한 교육 프로그램을 그들에게 전가한다면 그것은 신자들의 감정에 거의 모욕이 될 것입니다. MT5 100%는 러시아어로 많은 사람들을 죽일 것입니다. 펀드도 유능한 펀드였으면 합니다.
이제 smartlab(펀드 커뮤니케이션의 대변자)을 살펴보았습니다. 주식 거래자는 외환 거래자보다 더 유능하지 않다는 인상을 받습니다. 그들은 HFT를 악마화하고 인형에 대해 이야기합니다. 교환이 옳고 핸디캡이 나쁘다고 확신하는 거의 모든 클리커.
그러한 교육 프로그램을 그들에게 전가한다면 그것은 신자들의 감정에 거의 모욕이 될 것입니다. MT5 100%는 러시아어로 많은 사람들을 죽일 것입니다. 펀드도 유능한 펀드였으면 합니다.
고기를 가르치는 것은 서커스가 아닌 한 어리석은 일입니다)
나는 양 떼에 세 마리의 돼지가 있지만 내가 그들을 먹을 것을 알기 때문에 그들에게 알파벳을 가르치지 않습니다.
추가 기능으로:
사기 옵션: PAMM 피라미드.
거래, 자동 거래 시스템 및 거래 전략 테스트에 관한 포럼
트레이더 가이드: 주문, 가격, 주문서, 자금, 통화
hrenfx , 2013.06.10 14:37
간단한 HFT MM 알고리즘.
분명히 ECN/STP 애그리게이터에는 내부 정보가 있습니다. 누가, 어떻게 거래하는지 알 수 있습니다. 이러한 정보의 유능한 소유자는 고객 수익성 분류 기준을 만듭니다. 예를 들어, 분석 결과, 그는 애그리게이터의 클라이언트가 매주 수요일 12:00부터 17:00까지 꾸준히(그리고 적절한 속도로) GBPJPY에 쏟아붓고 있음을 알게 됩니다. 그것이 의미하는 바는 고갈되었습니다. 즉, 돈이 그 당시 가장 경쟁력있는 가격을 가진 LP로 흘러 들어갔습니다.
IMHO의 분석 결과가 의심스럽습니다. 즉, 현저한 결론은 다음과 같이 기술될 수 있다.
-매주 수요일 12시부터 17시까지 시장 행동은 고객이 고갈되는 것과 같습니다. 즉,이 경우 시장 예측에 대해 이야기하고 있습니다.
또는 다른 방법으로:
-매주 수요일 12시부터 17시까지 브로커의 행동은 클라이언트가 병합되는 것과 같으며, 이 경우 브로커의 사기 행위 예측에 대해 이야기하고 있습니다.
내부자 및/또는 고객 수익성의 분류자는 특별히 필요하지 않은 것으로 나타났습니다. 특히 거래자의 완전한 문맹에 대한 귀하의 의견에 동의하는 경우에 그렇습니다.
무엇이든 분류하는 능력은 대단한 것입니다. 예를 들어, 당신은 고도로 숙련된 알고리즘 트레이더입니다. TS 결과를 분류해 보십시오. 어떤 상황에서는 차량이 병합된다는 사실을 알게 될 가능성이 매우 높으며 이를 선택하고 필터링하는 것이 가능합니다.
HFT MM-알고리즘의 분류기는 숙련된 거래자를 위해 그것을 할 것입니다. 그리고 그것이 효과가 있다면, 이 필터는 그것의 이점에 사용될 것입니다: 통계적으로 예측된 알고리즘 트레이더의 배수를 수신하고, 알고리즘 트레이더에게 더 유리한 가격으로 감소(드레인)합니다. 저것들. 이 프로세스는 알고리즘 거래자와 HFT MM 알고리즘 모두에 대해 상호 이익이 될 것입니다.
그리고 단지 누군가가 더 잘 분류하는 방법을 알고 있거나 누군가가 분류하기에는 너무 게으르기 때문입니다.
무엇이든 분류하는 능력은 대단한 것입니다. 예를 들어, 당신은 고도로 숙련된 알고리즘 트레이더입니다. TS 결과를 분류해 보십시오. 어떤 상황에서는 차량이 병합된다는 사실을 알게 될 가능성이 매우 높으며 이를 선택하고 필터링하는 것이 가능합니다.
HFT MM-알고리즘의 분류기는 숙련된 거래자를 위해 그것을 할 것입니다. 그리고 그것이 제대로 작동한다면, 이 필터는 알고리즘 트레이더의 통계적으로 예측된 드레인을 수신하여 알고리즘 트레이더에게 더 유리한 가격으로 감소(드레인)하는 이점이 있습니다. 저것들. 이 프로세스는 알고리즘 거래자와 HFT MM 알고리즘 모두에 대해 상호 이익이 될 것입니다.
그리고 단지 누군가가 더 잘 분류하는 방법을 알고 있거나 누군가가 분류하기에는 너무 게으르기 때문입니다.
내 5센트를 투자하겠습니다. 1) 거래 시간과 거래 실적 사이에 통계적 패턴이 있고 2) 포지션이 유지될 기간을 정확하게 결정할 수 있는 경우 귀하의 진술은 사실입니다. 그리고 이 정보로도 충분하지 않을 수 있습니다. 각 거래에 대한 진입량과 거래 알고리즘의 MM은 알려져 있지 않습니다. 또한 시간과 거래의 결과 사이에서 패턴을 찾으려는 시도는 결국 시장의 상태(트렌드, 플랫)와 거래 결과 사이에서 패턴을 찾을 수 있다는 사실로 이어질 것입니다. 모든 사람이 추세에서 손실을 보고 있다는 것도 분명하지만 시장이 여전히 평평할 때 거래가 이루어질 수 있습니다.
제 생각에는 HFT MM 알고리즘을 사용하여 클라이언트 위치를 네팅하는 것이 TS의 두 가지 속성인 위험 수준(레버리지)과 손익 비율에 따라 수행하는 것이 더 정확합니다.
각 거래의 진입량은 중요하지 않으며 거래 알고리즘 의 MM도 중요하지 않습니다. 예상 BP Equity_All - 모든 PriceTakers ECN/STP-aggregator: 주문이 외부로 이동합니다(LP0 이외의 소스).
에센스의 본질을 손가락에 최대한 간단하게 전달하기 위해 특별히 시간별 분류의 예를 선택하였다. 분류는 여러 가지가 될 수 있습니다.
그럼에도 불구하고 이것은 참고서이며 알고 트레이더 칩은 여기에서 쓸모가 없습니다.