트랙터 F - 페이지 26

 
avtomat :
이동 속도는 여전히 음수이며 며칠을 고려할 수 없으며 이것은 통계가 아닙니다)
 
Olegts :
이동 속도는 여전히 음수이며 며칠을 고려할 수 없으며 이것은 통계가 아닙니다)
현재 상태뿐만 아니라 과거 데이터도 고려하는 더 복잡한 공식을 사용합니다.
 
avtomat :
현재 상태뿐만 아니라 과거 데이터도 고려하는 더 복잡한 공식을 사용합니다.

안녕하세요 오토입니다!

재투자를 하면 얻는 것보다 회수하는 것이 더 어렵다는 생각을 해본 적이 있습니까? 저것들. 재투자를 위해 저장소에서 필요하고 충분한 %-t 마진은 얼마입니까? 나는 아마도 잘못된 신호를 처리하는 경우 일정한 로트가 있는 시스템이 발에 더 좋고 더 자신감이 있다는 것을 이미 알아차렸을 것입니다. 나는 한 달 넘게 이것에 대해 머리를 긁적였다. 지금까지 좋은 것이 내 뇌를 방문하지 않았고 공식을 생각해 내지 못했습니다 ...

 
_new-rena :

안녕하세요 오토입니다!

재투자를 하면 얻는 것보다 회수하는 것이 더 어렵다는 생각을 해본 적이 있습니까?

여기요!

이것은 순전히 그 기억이 방해가 될 때 상실에 대한 지속적인 기억으로 인한 심리적 문제입니다. 우리는 이 문제를 없애고 극복해야 합니다. 어떤 악기에서 손실이 발생하면 특정 임계 수준 이상으로 떨어지면 지옥에 닫고 그것에 대해 생각하지 말고 다른 악기로 전환하십시오. 그리고 "상실의 고통"이 가라앉으면 원래대로 돌아갈 수 있습니다. 그러나 "회수"하기 위해서가 아닙니다 !!! "회수"라는 용어는 사용하지 않아야 합니다. 그리고 손실의 경우 작업은 변경되지 않습니다. 벌어야하지만 현재의 낮은 수준에서 이미 벌어야합니다. 그리고 이 "심리학"은 재투자와 아무 관련이 없습니다. 재투자는 심리학이 아니라 기술의 과제입니다.

저것들. 재투자를 위해 저장소에서 필요하고 충분한 %-t 마진은 얼마입니까? 나는 아마도 잘못된 신호를 처리하는 경우 일정한 로트가 있는 시스템이 발에 더 좋고 더 자신감이 있다는 것을 이미 알아차렸을 것입니다. 나는 한 달 넘게 이것 때문에 머리를 긁적였다. 지금까지 좋은 것이 내 뇌를 방문하지 않았고 공식을 생각해 내지 못했습니다 ...

필요한 것은 영구 로트가 아니라 관련된 자금의 비율입니다. 작업 로트는 그에 따라 변경됩니다.

관련된 자금의 어느 정도가 귀하에게 편안한지 스스로 결정하면 됩니다. 이때 사용하는 어깨가 매우 중요한 역할을 합니다. 의존성은 반비례합니다. 레버리지가 클수록 관련된 자금의 비중이 작아집니다. 그리고 이 종속성은 다음과 같습니다.


차트의 수치는 예시 일 뿐입니다!!!

관련된 자금 비율에 대한 특정 값을 선택할 수 있습니다. 여기에서 안락 지대를 떠나서는 안됩니다. 그렇지 않으면 "심리학"이 비명을 질 것입니다.)

 
avtomat :

여기요!

이것은 순전히 그 기억이 방해가 될 때 상실에 대한 지속적인 기억으로 인한 심리적 문제입니다. 우리는 이 문제를 없애고 극복해야 합니다. 어떤 악기에서 손실이 발생하면 특정 임계 수준 이상으로 떨어지면 지옥에 닫고 그것에 대해 생각하지 말고 다른 악기로 전환하십시오. 그리고 "상실의 고통"이 가라앉으면 원래대로 돌아갈 수 있습니다. 그러나 "회수"하기 위해서가 아닙니다 !!! "회수"라는 용어는 사용하지 않아야 합니다. 그리고 손실의 경우 작업은 변경되지 않습니다. 벌어야하지만 현재의 낮은 수준에서 이미 벌어야합니다. 그리고 이 "심리학"은 재투자와 아무 관련이 없습니다. 재투자는 심리학이 아니라 기술의 과제입니다.

필요한 것은 영구 로트가 아니라 관련된 자금의 비율입니다. 작업 로트는 그에 따라 변경됩니다.

관련된 자금의 어느 정도가 귀하에게 편안한지 스스로 결정하면 됩니다. 이때 사용하는 어깨가 매우 중요한 역할을 합니다. 의존성은 반비례합니다. 레버리지가 클수록 관련된 자금의 비중이 작아집니다. 그리고 이 종속성은 다음과 같습니다.


차트의 수치는 예시 일 뿐입니다!!!

관련된 자금 비율에 대한 특정 값을 선택할 수 있습니다. 여기에서 안락 지대를 떠나서는 안됩니다. 그렇지 않으면 "심리학"이 비명을 질 것입니다.)

글쎄, 심리학과 잃어버린 자금에 대해, 당신은 약간 구부러져 있습니다. 나는 그것을 사용하지 않습니다.

어깨도 나와 같은 형식으로 고려됩니다.

우리는 다른 한편으로는 거래를 위해 할당하는 저장소의 백분율로서의 자금에 대해 이야기하고 있으며 다른 한편으로는 저장소 성장 프로세스가 최고의 경로를 따라 계속됩니다. 예금의 성장과 하락 사이의 관계 함수를 공식으로 표현하는 방법은 무엇입니까?

 
_new-rena :

글쎄, 심리학과 잃어버린 자금에 대해, 당신은 약간 구부러져 있습니다. 나는 그것을 사용하지 않습니다.

이건 꼭 쓸 필요는 없지만 반대로 없애기 위해서는 ;) 글쎄, 그건 그렇고...


어깨도 나와 같은 형식으로 고려됩니다.

맞아요. 이것은 이해할 수 있습니다.


우리는 다른 한편으로는 거래를 위해 할당하는 저장소의 백분율로서의 자금에 대해 이야기하고 있으며 다른 한편으로는 저장소 성장 프로세스가 최고의 경로를 따라 계속됩니다. 예금의 성장과 하락 사이의 관계 함수를 공식으로 표현하는 방법은 무엇입니까?

그리고 여기서 나는 질문의 본질을 잘 파악하지 못합니다.

그러나 오류가 발생한 경우 손실이 증가하는 속도를 의미한다고 가정할 수 있습니다.

그렇다면 워킹 로트를 반으로 줄이면 손실률이 반으로 줄어들고 그에 따라 임계 수준이 뒤로 밀려난다는 점에서 출발한다.

다음과 같이 다소:

여기서 10단계에서는 로트가 반감되고 18단계에서는 다시 반감됩니다. 1000을 임계 수준으로 간주하고 부분 폐쇄가 없었다면 14단계에서 이미 임계 수준에 도달했을 것입니다. 부분 폐쇄를 통해 임계 수준 달성을 10단계 뒤로 미룰 수 있었습니다. 그리고 이 시간 동안 급증(뉴스 또는 기타)이 마를 수 있습니다. 그러나 이것은 이것이 실제로 단기 롤백, 급증 등이라는 확신이 있을 때입니다.

이 작업은 임계 손실량에 도달한 것으로 볼 수 있습니다. 그러나 이것의 본질은 변하지 않습니다.

질문을 잘못 이해했다면 명확히 해주십시오.

 
avtomat :

이건 꼭 쓸 필요는 없지만, 반대로 없애려면;;) 글쎄요, 그건 그렇고...


맞아요. 이것은 이해할 수 있습니다.


그리고 여기서 나는 질문의 본질을 잘 파악하지 못합니다.

그러나 오류가 발생한 경우 손실이 증가하는 속도를 의미한다고 가정할 수 있습니다.

그렇다면 워킹 로트를 반으로 줄이면 손실률이 반으로 줄어들고 그에 따라 임계 수준이 뒤로 밀려난다는 점에서 출발한다.

다음과 같이 다소:

여기서 10단계에서는 로트가 반감되고 18단계에서는 다시 반감됩니다. 1000을 임계 수준으로 간주하고 부분 폐쇄가 없었다면 14단계에서 이미 임계 수준에 도달했을 것입니다. 부분 폐쇄를 통해 임계 수준 달성을 10단계 뒤로 미룰 수 있었습니다. 그리고 이 시간 동안 급증(뉴스 또는 기타)이 마를 수 있습니다. 그러나 이것은 이것이 실제로 단기 롤백, 급증 등이라는 확신이 있을 때입니다.

이 작업은 임계 손실량에 도달한 것으로 볼 수 있습니다. 그러나 이것의 본질은 변하지 않습니다.

질문을 잘못 이해했다면 명확히 해주십시오.

예, 그것은 주제에 더 가깝습니다.

재투자 계획에 따른 로트의 감소와 증가의 의존성은 선형적이지 않습니다. 예를 들어, 저장소가 증가하면 거래 오류가 없는 상태에서 예금 증가의 기하학적 진행이 있으므로 로트도 증가합니다. 일정한 오류가 있는 경우 디포 감소의 의존성은 그 반대일 가능성이 큽니다. 오류 비율이 입력 매개변수로 포함된다면 이 두 기능의 교차점이 최적의 재투자 비율이라고 생각합니다. 어떻게 생각하나요?

요점은 그러한 재투자 전략을 예측하는 것이 필요하며, 특정 드레인 발생 시 최대한 빨리 예금 규모를 조정할 수 있다는 것입니다. 아마도 같은 기능으로 최대 위험과 배수의 크기를 예측하는 것이 가능할 것입니다.

 
_new-rena :

예, 그것은 주제에 더 가깝습니다.

재투자 계획에 따른 로트의 감소와 증가의 의존성은 선형적이지 않습니다. 예를 들어, 저장소가 증가하면 거래 오류가 없는 상태에서 예금 증가의 기하학적 진행이 있으므로 로트도 증가합니다. 일정한 오류가 있는 경우 디포 감소의 의존성은 그 반대일 가능성이 큽니다. 오류 비율이 입력 매개변수로 포함된다면 이 두 기능의 교차점이 최적의 재투자 비율이라고 생각합니다. 어떻게 생각하나요?

요점은 그러한 재투자 전략을 예측하는 것이 필요하며, 특정 드레인 발생 시 최대한 빨리 예금 규모를 조정할 수 있다는 것입니다. 아마도 같은 기능으로 최대 위험과 배수의 크기를 예측하는 것이 가능할 것입니다.

차량에 결함이 있는 경우 로트 크기 및/또는 레버리지가 있는 속임수는 도움이 되지 않습니다. 단 하나의 결과가 있습니다. 배수입니다.
 
yosuf :
차량에 결함이 있는 경우 로트 크기 및/또는 레버리지가 있는 속임수는 도움이 되지 않습니다. 단 하나의 결과가 있습니다. 배수입니다.
최대 일주일 만에 저장소를 두 배로 늘리기 시작하면 그것이 무엇인지 이해할 것입니다.
 
_new-rena :
최대 일주일 만에 저장소를 두 배로 늘리기 시작하면 그것이 무엇인지 이해할 것입니다.
위험이 없다면 3개월 안에 두 배가 될 수 있습니다(물론 최적의 위험이 있는 경우). 노력하면 두 달 안에. 그리고 더 빠른 맞춤이 도움이 될 것입니다.