글쎄, 좋아, 원칙적으로 나는 내가 생각하는 공식 자체를 쓸 수 있습니다. P=(O+H+L+C)/4; 델타 = HL; Start_SELLLIMIT=P+kstart*delta; Start_BUYLIMIT=P-kstart*delta; 이익을 취하는 지점과 정지하는 지점은 각각 절대적으로 동일합니다. 동일한 공식은 kstart 대신에 이익을 위한 ktp와 손절매를 위한 kst가 있어야 하며, 다른 시간대의 시장은 구조에 매우 큰 차이가 있기 때문에 각 시간대에 대해 테스터에서 별도로 실험적으로 선택됩니다. 양초의 시작점을 기본적으로 이동하는 것만으로도 이러한 계수를 변경할 수 있습니다. 즉, 앞서 말했듯이 이 공식은 S=V*t 운동을 계속하기 위한 공식과 정확히 같은 의미를 갖습니다. 위의 공식에 따라 다음 캔들 P의 이동 중간점을 찾고 델타는 우리에게 가능한 속도(또는 다음 정확히 같은 기간에 커버할 수 있는 가능한 거리)를 상징합니다. 음, 계수는 특정 DC 및 선택된 기간 동안 테스터에서 선택됩니다. 사실, 불필요하게 난해한 알고리즘 없이 모든 것이 매우 간단합니다. 테스터의 과거 데이터에 맞게 조정된 가장 평범한 선형 공식도 긍정적인 결과를 줄 수 있습니다. 원칙적으로 PivotPoint도 위의 공식과 정확히 같은 의미를 사용합니다. 내 공식은 설명하기 어려운 다양한 PivotPoint보다 간단하고 논리적으로 더 명확합니다.
선형 공식을 사용하여 시작, 중지 및 이익 포인트를 계산하지 않았다는 가정이 있지만 항상 테스터의 과거 데이터에 맞게 전략을 조정할 기회가 있습니다. 이동을 계속하기 위한 공식을 기반으로 포인트 계산에 대한 제안을 구현하려고 하면 전략이 거의 동일한 긍정적인 결과를 보여야 한다고 생각합니다.
나는 원칙적으로 이것을 바탕으로 그런 생각을 하기도 했다. 우리는 다양한 선형 공식을 사용하여 포인트를 계산하기 위해 다양한 옵션을 선택하고 과거 데이터에 따라 조정한 다음 테스트 결과를 보여주고 이전에는 없었던 전략을 세웠다고 말합니다!!!! :o) 예를 들어, 발명된 SuperPuperPoints :o)) )))) 따라서 이를 기반으로 400페이지 분량의 똑똑한 작은 책을 쓰는 것도 가능합니다. 앞으로도 마찬가지! 글쎄요, 사람들은 이 책들을 더 쉽게 사고 읽을 수 있을 것입니다.
댓글이 늦어 죄송합니다. 여기에서 어렵지 않다면 적어도 방법론적인 측면에서 더 자세히 설명합니다. 이것이 내가 의미하는 바입니다. 표준 편차는 예측과 관련하여 계산됩니다. MA는 표준 지표의 예측 값으로 사용됩니다. 따라서 표준배송에 포함된 표준편차 지표 는 주어진 주문의 이동평균을 기준으로 현재 가격이 예상 가격에서 얼마나 벗어났는지를 보여줍니다. 추세가 있는 경우 가격은 이동 평균과 편차에 따라 모두 갈 수 있습니다. 즉, 이 지표의 판독값은 어떤 것이든 될 수 있으며 추세의 정의와 아파트에서 영향을 미치지 않을 수 있습니다. 이해, 시장 단계의 주요 정의 중 하나) . 시장 단계를 예측 가격과의 편차로 나누는 가능성을 어떻게 보는지 궁금합니다.
Деление происходит на основе показаний стандартного индикатора, входящего в состав МТ4, под название Standard Deviation.
시장 단계를 예측 가격과의 편차로 나누는 가능성을 어떻게 보는지 궁금합니다.
제가 이미 답변드린 것보다 더 많은 답변을 드릴 수는 없을 것 같습니다. 이 문제에 대한 특별한 방법론은 없습니다. 나는 단지 편차가 시장의 활동을 나타내는 것이라고 생각하고 단순히 실험 데이터를 기반으로 서비스에 적용했습니다. 즉, 전략에 따라 동일한 작업을 수행하지만 편차를 사용하지 않는 경우에만 성공할 가능성이 낮거나 중요하지 않습니다.
이해했다. IMHO, 이것은 일반적으로 사실이 아닙니다. 물론, 나는 이 지표를 확실히 사용하며 이것은 소음과 무관한 추정치를 얻을 수 있는 가능성 중 하나입니다(이를 그렇게 부르자). 이 매개변수는 신뢰 구간 에 있는 위치를 추정하는 데 필요합니다. 물론 간격 자체는 내부 배포 유형에 따라 다릅니다(이 문제를 해결할 수 있는 옵션이 있습니다. 이미 썼습니다). 원칙적으로 볼린저 밴드는 신뢰 구간의 값을 결정하기 위한 방법론 측면에서 전략에 논리적으로 적합합니다. 동일한 움직임을 기반으로 구축됩니다. 추세 방향 = MA 자체의 방향. 사실, 이 평가는 다소 지연될 것입니다. 신뢰 구간을 사용할 때 이 지연을 평준화할 수 있습니다.
실제로 이 전략은 볼린저와 다소 유사합니다. 물론 여기에서 나는 모든 사람들이 표면에 가지고 있는 것을 사용하기 때문에 전혀 독창적인 척하지 않습니다. 확률 분포를 계산하는 방법을 익히는 것은 확실히 흥미로울 것입니다. 이제 테스터에서 시스템을 여러 번 실행하여 거의 동일한 작업을 수행합니다. 즉, 주문 성공의 관점에서 확률 분포 함수에서 이러한 최대값을 결정합니다. 거래 중 실시간으로 계산할 수 있는 방법에 대한 수식에서 구체적인 권장 사항을 알려 주시면 매우 기쁠 것입니다.
내 관점에서 이것은 모두 한계를 기반으로 노이즈를 캡처하는 것과 같습니다. 그러나 이것은 대략적인 것입니다. 그것이 작동하는 방식입니다. 모르겠어. 우리는 더 생각할 필요가 있습니다.
일반적으로 소음을 잡는 것은 제 생각에 꽤 실행 가능한 아이디어입니다. 다음은 기본 구현입니다. "MQL4: 테스터 오류" 6개월 동안 실행하면 약 9000p의 이익(스프레드 2, 모든 틱)을 제공합니다. 확인. 매월 1000건의 거래, 즉 확인. 하루에 약 50개 시간당 2거래. 딜러에게는 꽤 견딜 수 있는 부하입니다. :)
일반적으로 소음을 잡는 것은 제 생각에 꽤 실행 가능한 아이디어입니다. 다음은 기본 구현입니다. "MQL4: 테스터 오류" 6개월 동안 실행하면 약 9000p의 이익(스프레드 2, 모든 틱)을 제공합니다. 확인. 매월 1000건의 거래, 즉 확인. 하루에 약 50개 시간당 2거래. 딜러에게는 꽤 견딜 수 있는 부하입니다. :)
나는 당신이 지적한 것과 같은 결과를 얻을 수 없습니다. 최적화는 M1(모든 틱)에서 수행됩니다. 2004년 4월 10일 이후의 역사(InterbankFX). 스프레드 2핍 EURUSD. 가장 좋은 경우에는 약 0으로 밝혀지고 나머지에서는 mql4.com의 그림에 표시된 매개변수를 포함하여 모든 것이 다양한 정도로 병합됩니다. 내가 뭔가 잘못하고 있는 건 아닐까?
P=(O+H+L+C)/4;
델타 = HL;
Start_SELLLIMIT=P+kstart*delta;
Start_BUYLIMIT=P-kstart*delta;
이익을 취하는 지점과 정지하는 지점은 각각 절대적으로 동일합니다. 동일한 공식은 kstart 대신에 이익을 위한 ktp와 손절매를 위한 kst가 있어야 하며, 다른 시간대의 시장은 구조에 매우 큰 차이가 있기 때문에 각 시간대에 대해 테스터에서 별도로 실험적으로 선택됩니다. 양초의 시작점을 기본적으로 이동하는 것만으로도 이러한 계수를 변경할 수 있습니다.
즉, 앞서 말했듯이 이 공식은 S=V*t 운동을 계속하기 위한 공식과 정확히 같은 의미를 갖습니다. 위의 공식에 따라 다음 캔들 P의 이동 중간점을 찾고 델타는 우리에게 가능한 속도(또는 다음 정확히 같은 기간에 커버할 수 있는 가능한 거리)를 상징합니다. 음, 계수는 특정 DC 및 선택된 기간 동안 테스터에서 선택됩니다. 사실, 불필요하게 난해한 알고리즘 없이 모든 것이 매우 간단합니다. 테스터의 과거 데이터에 맞게 조정된 가장 평범한 선형 공식도 긍정적인 결과를 줄 수 있습니다. 원칙적으로 PivotPoint도 위의 공식과 정확히 같은 의미를 사용합니다. 내 공식은 설명하기 어려운 다양한 PivotPoint보다 간단하고 논리적으로 더 명확합니다.
선형 공식을 사용하여 시작, 중지 및 이익 포인트를 계산하지 않았다는 가정이 있지만 항상 테스터의 과거 데이터에 맞게 전략을 조정할 기회가 있습니다. 이동을 계속하기 위한 공식을 기반으로 포인트 계산에 대한 제안을 구현하려고 하면 전략이 거의 동일한 긍정적인 결과를 보여야 한다고 생각합니다.
나는 원칙적으로 이것을 바탕으로 그런 생각을 하기도 했다. 우리는 다양한 선형 공식을 사용하여 포인트를 계산하기 위해 다양한 옵션을 선택하고 과거 데이터에 따라 조정한 다음 테스트 결과를 보여주고 이전에는 없었던 전략을 세웠다고 말합니다!!!! :o) 예를 들어, 발명된 SuperPuperPoints :o)) )))) 따라서 이를 기반으로 400페이지 분량의 똑똑한 작은 책을 쓰는 것도 가능합니다. 앞으로도 마찬가지! 글쎄요, 사람들은 이 책들을 더 쉽게 사고 읽을 수 있을 것입니다.
그런데 이 전략에서 무엇을 개선할 수 있습니까? 제안을 공유하세요.
댓글이 늦어 죄송합니다.
여기에서 어렵지 않다면 적어도 방법론적인 측면에서 더 자세히 설명합니다.
이것이 내가 의미하는 바입니다. 표준 편차는 예측과 관련하여 계산됩니다. MA는 표준 지표의 예측 값으로 사용됩니다. 따라서 표준배송에 포함된 표준편차 지표 는 주어진 주문의 이동평균을 기준으로 현재 가격이 예상 가격에서 얼마나 벗어났는지를 보여줍니다. 추세가 있는 경우 가격은 이동 평균과 편차에 따라 모두 갈 수 있습니다. 즉, 이 지표의 판독값은 어떤 것이든 될 수 있으며 추세의 정의와 아파트에서 영향을 미치지 않을 수 있습니다. 이해, 시장 단계의 주요 정의 중 하나) .
시장 단계를 예측 가격과의 편차로 나누는 가능성을 어떻게 보는지 궁금합니다.
행운을 빕니다.
시장 단계를 예측 가격과의 편차로 나누는 가능성을 어떻게 보는지 궁금합니다.
제가 이미 답변드린 것보다 더 많은 답변을 드릴 수는 없을 것 같습니다. 이 문제에 대한 특별한 방법론은 없습니다. 나는 단지 편차가 시장의 활동을 나타내는 것이라고 생각하고 단순히 실험 데이터를 기반으로 서비스에 적용했습니다. 즉, 전략에 따라 동일한 작업을 수행하지만 편차를 사용하지 않는 경우에만 성공할 가능성이 낮거나 중요하지 않습니다.
행운을 빕니다.
내 관점에서 이것은 모두 한계를 기반으로 노이즈를 캡처하는 것과 같습니다.
그러나 이것은 대략적인 것입니다. 그것이 작동하는 방식입니다. 모르겠어. 우리는 더 생각할 필요가 있습니다.
일반적으로 소음을 잡는 것은 제 생각에 꽤 실행 가능한 아이디어입니다.
다음은 기본 구현입니다. "MQL4: 테스터 오류"
6개월 동안 실행하면 약 9000p의 이익(스프레드 2, 모든 틱)을 제공합니다.
확인. 매월 1000건의 거래, 즉 확인. 하루에 약 50개 시간당 2거래. 딜러에게는 꽤 견딜 수 있는 부하입니다. :)
나는 전적으로 적분 접근법을 사용합니다; 거기에서 수렴 분포를 찾는 것으로 충분합니다 - 분포 유형 자체는 중요하지 않습니다.
행운을 빕니다.
다음은 기본 구현입니다. "MQL4: 테스터 오류"
6개월 동안 실행하면 약 9000p의 이익(스프레드 2, 모든 틱)을 제공합니다.
확인. 매월 1000건의 거래, 즉 확인. 하루에 약 50개 시간당 2거래. 딜러에게는 꽤 견딜 수 있는 부하입니다. :)
나는 당신이 지적한 것과 같은 결과를 얻을 수 없습니다. 최적화는 M1(모든 틱)에서 수행됩니다. 2004년 4월 10일 이후의 역사(InterbankFX). 스프레드 2핍 EURUSD.
가장 좋은 경우에는 약 0으로 밝혀지고 나머지에서는 mql4.com의 그림에 표시된 매개변수를 포함하여 모든 것이 다양한 정도로 병합됩니다.
내가 뭔가 잘못하고 있는 건 아닐까?
관심이 있다면 고양이에게 견적서를 보낼 수 있습니다. 테스트가 수행되었습니다.
sk@mail.dnepr.net
관심이 있다면 고양이에게 견적서를 보낼 수 있습니다. 테스트가 수행되었습니다.
sk@mail.dnepr.net
감사합니다. 한 DC에서 다른 DC로 이동할 때 나 자신이 그러한 경우를 만났기 때문에 기꺼이 그렇게 믿습니다.