또 다른 점은 공식(평균 상대 범위)*Close[0]을 사용하여 평균 절대 범위를 핍 단위로 계산하면 당연히 이 값은? 결국, 당신은 손절매가 있고 GBPUSD에서 이익을 얻습니다. 단순히 통화 간의 비율로 약 1.5배 조정될 것입니까? 즉, 전략 자체의 수익성은 그대로 유지됩니다!
solandr 모두는 자신의 방식으로 변동성과 프랙탈리티를 이해합니다 :))) GBP/USD의 "변동폭"이 EUR/USD의 "변동폭"보다 약간 더 크다고 다른 방식으로 말씀드리겠습니다. 한 방향과 다른 방향 모두에서 더 자주 그리고 "더 날카로운" 움직임이 발생할수록 더 쉽습니다. 횡보 추세로 하기 보다는 예금을 늘리거나 줄이세요 :)
1 уверен, что далеко не все индикаторы будут зависеть друг от друга (например, ATR и любой из MA). Это просто проверить. 2 встречается принципиально разное использование самих данных индикаторов, а следовательно заключения (например MACD и тот же MA)
1. 나는 모든 지표가 의존적이라고 말하지 않았다. 또한 "종속"은 느슨한 개념입니다. 이것은 확인하기 쉽기 때문에 완전히 독립적인 지표의 예를 제공하십시오. 예를 들어, ATR과 MA의 완전한 독립성을 증명하십시오.
2. 사용, 즉 해석은 이미 심리학 분야에서 나온 것이다. :-) 이 진술을 논증으로 사용하기 전에, 귀하의 사용법이 잘못된 정보가 아니라 실제로 정보임을 증명하십시오. :-))
이미 자세한 답변을 작성하기 시작했지만, 귀하의 게시물을 다시 읽고 나서 그런 기호를 넣는 것 외에는 나에게 남은 것이 없다는 것을 깨달았습니다. - o :)
solandr 모두는 자신의 방식으로 변동성과 프랙탈리티를 이해합니다 :))) GBP/USD의 "변동폭"이 EUR/USD의 "변동폭"보다 약간 더 크다고 다른 방식으로 말씀드리겠습니다. 한 방향과 다른 방향 모두에서 더 자주 그리고 "더 날카로운" 움직임이 발생할수록 더 쉽습니다. 횡보 추세로 하기 보다는 예금을 늘리거나 줄이세요 :)
네, 같은 이야기를 하고 있는 것 같습니다... 일봉 범위에는 하루 동안 가격이 트위스트한 최대 진폭에 대한 정보가 포함되어 있습니다. 즉, 계산에 따르면 두 쌍에 대해 동일해야 하는 일일 거래당 최대 잠재적 수입에 대한 정보가 있습니다. 비록 당신의 전략에서 당신이 3-5일 동안의 장기 분석에서 주간 게임으로 전환했다면, 낮 동안의 파운드의 추가적인 경련과 10-20핍의 예상 이익을 가진 주문으로 전환했습니다. , 그렇다면 물론 파운드로의 통화 변경이 이것에만 기여할 수 있습니다. 반대로, 나는 이것을 피하려고 노력합니다. 왜냐하면 하루 동안의 단기 통화 요동보다 장기적 추세(생각하고 결론을 입증할 시간이 더 많다는 점에서)를 예측하는 것이 더 쉬울 것이기 때문입니다. 나는 개인적으로 당신의 시스템에 대해 아무 것도 없지만. 파운드를 연주해보십시오. 나는 당신이 새로운 통화에서 성공하기를 바랍니다.
추신: 그건 그렇고, 어떤 통화에도 자신을 제한하지 않는 것이 좋습니다. 이전에는 동일한 작업을 수행했습니다. 예를 들어 EURUSD 1개를 살펴보았습니다. 그러나 이제 나는 브로커의 사용 가능한 모든 통화에 고문을 배치했습니다. 19개가 있습니다. 오픈 포지션 의 수가 크게 증가함에 따라 로트의 크기를 각각 줄였습니다. 이것은 내가 다른 통화의 움직임에서 몇 가지 기술적 차이를 관찰하고 그에 따라 어드바이저를 개선하는 데 도움이 된다고 생각합니다. 예, 눈은 가정, 관찰 및 결론의 형성과 함께 기술적인 그림을 인식하는 데 더 잘 훈련되어 있습니다.
코드를 수정했습니다. 흥미로운 점은 사용된 지표 N 의 수가 증가함에 따라 예측 P 의 신뢰도가 어떻게 변하는지에 대한 질문에 대한 답변이었습니다. 계산은 서로 상관되지 않는 임의의 수의 지표에 대해 수행되었으며, 각각은 시리즈에서 정확한 예측의 동일한 확률 p를 갖습니다. 그래프는 p=0.5 ... 0.7 에 대한 모든 지표의 동시 트리거와 함께 예측 신뢰도의 수치 모델링 결과를 보여줍니다. 결과는 그럴듯해 보입니다. 예측의 신뢰성은 서로 상관되지 않는 지표의 수가 증가함에 따라 크게 증가한다는 점에 유의할 수 있습니다. 이러한 의미에서 사용된 지표의 신호의 독립성에 대한 예비 평가를 수행하고 이를 사용하려고 시도하는 것이 유용합니다. 반면에 과거 가격 데이터 를 사용하여 신호를 생성하는 모든 지표는 선험적 의존적입니다. 결과적으로 다른 TimeFrames에서 표시기를 사용하려고 시도해야 합니다. 이렇게 하면 신호의 상관 관계가 최소한 어느 정도 감소합니다.
2 중성자 감사합니다. 정말입니다. 어쨌든 속으로는 이의가 없습니다. 고요 ! :-)) 수치 실험에서 어느 쪽도 다른 공식도 확인되지 않은 것이 흥미 롭습니다. 상관 관계가 없음에도 불구하고 결과는 제품이 제공하는 공식보다 적습니다. 그러나 이것은 산술 평균이 아닙니다!
P>80%를 달성하려면 p=0.55인 경우 8개, p=0.6인 경우 4개, p=0.7인 경우 2개만 필요합니다. 결론은 명확합니다. 좋은 지표가 필요합니다. 또한, 그들은 또한 상관 관계가 있습니다. :-))
다시 한 번 감사드립니다. 이것은 정말 귀중한 결과입니다. 나에게 정산 양식은 여전히 문제이지만.
거래 시스템(TS)의 수익성 s[포인트/거래]는 선택한 기간에 사용된 지표 Р 및 상품 변동성 Vol의 예측 신뢰도에 의해 결정됩니다. s=용적*(2P-1) . 유한한 기간 t에 대한 소득 STS는 거래 빈도 f와 다음 시간에 따른 수익성의 곱으로 추정할 수 있습니다. S=s*f*t . 첫 번째 근사치로 사용된 지표의 수가 증가함에 따라 P가 거의 선형적으로 증가한다고 가정할 수 있습니다(이전 게시물의 그림 참조). 차례로, n개의 지표가 동시에 트리거될 확률은 n의 증가에 따라 기하급수적으로 감소합니다. 이는 트랜잭션 빈도가 그만큼 빨리 감소한다는 것을 의미합니다. 즉, 수익성과 거래 빈도라는 두 가지 경쟁 프로세스가 있습니다. 첫 번째 값은 선형적으로 증가하고 두 번째 값은 지표 수가 증가함에 따라 기하급수적으로 감소합니다. 이 사실을 기억해야 하기 때문입니다. 지표의 수가 특정 값을 초과하면 TS의 효율성이 급격히 감소하기 시작합니다. 예를 들어, 각 p=0.55의 예측 확률에 대해 최적의 지표 수를 찾는 것은 흥미로운 일입니다(그림 참조). 단 하나의 결론이 있습니다. 두 개의 독립적인 지표를 사용하면 일반적으로 하나를 사용하는 것보다 트랜잭션 수가 10개(통계적 유의성) 이상인 영역에서 더 나쁜 결과를 얻을 수 있습니다. 이는 시장 진입 빈도가 급격히 감소했기 때문입니다.
Получается, что чтобы добиться Р>80%, нужно аж 8 индикаторов с р=0.55, 4 с р=0.6 и только 2 с р=0.7.
사실 지표가 많을수록 더 나빠진다고 생각합니다.
나는 Rosh 에 동의합니다. "악"에서 모든 것입니다. 적어도 내 자신의 경험은 이것을 확인합니다. 또한 내가 강조한 매우 중요한 사항은 동료의 허락을 받아 상기시켜 드리겠습니다.
1은 모든 지표가 서로 의존하지 않는다는 것을 확신합니다(예: ATR 및 MA). 확인하기 쉽습니다. 2 이러한 지표 자체의 사용이 근본적으로 다르므로 결론(예: MACD 및 동일한 MA)
특히 흥미로운 점은 2번입니다. 예를 들어 MACD를 살펴보겠습니다. 이를 기반으로 충분히 많은 수로 "활성화"하도록 선택할 수 있습니다. 가장 흥미로운 것은 과매수 및 과매도 수준입니다. 그것들을 정의하는 방법은 다음과 같습니다. 그들은 물론 눈에 보이지만 결국 재미는 지나갔습니다. 여기에 모든 것이 의존하는 몇 가지 입력 매개변수와 각 플레이어가 "트리거"하기 위해 정렬한 추가 논리를 추가하십시오. 이 모든 것은 많은 지표가 하나보다 나쁘다는 사실로 이어질 수 없습니다.
Я сейчас работаю по паре GBP/USD, здесь волантильность побольше, чем у EUR/USD.
Соответственно и возможностей больше. :)))
이상하게도 두 통화의 변동성은 항상 거의 동일한 것으로 간주되었습니다. 그리고 일일 막대의 평균 상대 범위(높음-낮음)/요일별 마감을 계산하면 다음과 같이 확인됩니다.
EURUSD_1440_Day_of_Week_1 0.007266
EURUSD_1440_Day_of_Week_2 0.007871
EURUSD_1440_Day_of_Week_3 0.007981
EURUSD_1440_Day_of_Week_4 0.008332
EURUSD_1440_Day_of_Week_5 0.008522
GBPUSD_1440_Day_of_Week_1 0.007224
GBPUSD_1440_Day_of_Week_2 0.007431
GBPUSD_1440_Day_of_Week_3 0.007535
GBPUSD_1440_Day_of_Week_4 0.007863
GBPUSD_1440_Day_of_Week_5 0.008052
각 값을 계산하기 위해 해당 요일에 대해 100개의 일일 막대를 사용했습니다.
또 다른 점은 공식(평균 상대 범위)*Close[0]을 사용하여 평균 절대 범위를 핍 단위로 계산하면 당연히 이 값은? 결국, 당신은 손절매가 있고 GBPUSD에서 이익을 얻습니다. 단순히 통화 간의 비율로 약 1.5배 조정될 것입니까? 즉, 전략 자체의 수익성은 그대로 유지됩니다!
solandr 모두는 자신의 방식으로 변동성과 프랙탈리티를 이해합니다 :)))
GBP/USD의 "변동폭"이 EUR/USD의 "변동폭"보다 약간 더 크다고 다른 방식으로 말씀드리겠습니다.
한 방향과 다른 방향 모두에서 더 자주 그리고 "더 날카로운" 움직임이 발생할수록 더 쉽습니다.
횡보 추세로 하기 보다는 예금을 늘리거나 줄이세요 :)
2 이러한 지표 자체의 사용이 근본적으로 다르므로 결론(예: MACD 및 동일한 MA)
1. 나는 모든 지표가 의존적이라고 말하지 않았다. 또한 "종속"은 느슨한 개념입니다. 이것은 확인하기 쉽기 때문에 완전히 독립적인 지표의 예를 제공하십시오. 예를 들어, ATR과 MA의 완전한 독립성을 증명하십시오.
2. 사용, 즉 해석은 이미 심리학 분야에서 나온 것이다. :-) 이 진술을 논증으로 사용하기 전에, 귀하의 사용법이 잘못된 정보가 아니라 실제로 정보임을 증명하십시오. :-))
2 встречается принципиально разное использование самих данных индикаторов, а следовательно заключения (например MACD и тот же MA)
1. 나는 모든 지표가 의존적이라고 말하지 않았다. 또한 "종속"은 느슨한 개념입니다. 이것은 확인하기 쉽기 때문에 완전히 독립적인 지표의 예를 제공하십시오. 예를 들어, ATR과 MA의 완전한 독립성을 증명하십시오.
2. 사용, 즉 해석은 이미 심리학 분야에서 나온 것이다. :-) 이 진술을 논증으로 사용하기 전에, 귀하의 사용법이 잘못된 정보가 아니라 실제로 정보임을 증명하십시오. :-))
이미 자세한 답변을 작성하기 시작했지만, 귀하의 게시물을 다시 읽고 나서 그런 기호를 넣는 것 외에는 나에게 남은 것이 없다는 것을 깨달았습니다. - o :)
solandr 모두는 자신의 방식으로 변동성과 프랙탈리티를 이해합니다 :)))
GBP/USD의 "변동폭"이 EUR/USD의 "변동폭"보다 약간 더 크다고 다른 방식으로 말씀드리겠습니다.
한 방향과 다른 방향 모두에서 더 자주 그리고 "더 날카로운" 움직임이 발생할수록 더 쉽습니다.
횡보 추세로 하기 보다는 예금을 늘리거나 줄이세요 :)
네, 같은 이야기를 하고 있는 것 같습니다... 일봉 범위에는 하루 동안 가격이 트위스트한 최대 진폭에 대한 정보가 포함되어 있습니다. 즉, 계산에 따르면 두 쌍에 대해 동일해야 하는 일일 거래당 최대 잠재적 수입에 대한 정보가 있습니다. 비록 당신의 전략에서 당신이 3-5일 동안의 장기 분석에서 주간 게임으로 전환했다면, 낮 동안의 파운드의 추가적인 경련과 10-20핍의 예상 이익을 가진 주문으로 전환했습니다. , 그렇다면 물론 파운드로의 통화 변경이 이것에만 기여할 수 있습니다. 반대로, 나는 이것을 피하려고 노력합니다. 왜냐하면 하루 동안의 단기 통화 요동보다 장기적 추세(생각하고 결론을 입증할 시간이 더 많다는 점에서)를 예측하는 것이 더 쉬울 것이기 때문입니다. 나는 개인적으로 당신의 시스템에 대해 아무 것도 없지만. 파운드를 연주해보십시오. 나는 당신이 새로운 통화에서 성공하기를 바랍니다.
추신: 그건 그렇고, 어떤 통화에도 자신을 제한하지 않는 것이 좋습니다. 이전에는 동일한 작업을 수행했습니다. 예를 들어 EURUSD 1개를 살펴보았습니다. 그러나 이제 나는 브로커의 사용 가능한 모든 통화에 고문을 배치했습니다. 19개가 있습니다. 오픈 포지션 의 수가 크게 증가함에 따라 로트의 크기를 각각 줄였습니다. 이것은 내가 다른 통화의 움직임에서 몇 가지 기술적 차이를 관찰하고 그에 따라 어드바이저를 개선하는 데 도움이 된다고 생각합니다. 예, 눈은 가정, 관찰 및 결론의 형성과 함께 기술적인 그림을 인식하는 데 더 잘 훈련되어 있습니다.
흥미로운 점은 사용된 지표 N 의 수가 증가함에 따라 예측 P 의 신뢰도가 어떻게 변하는지에 대한 질문에 대한 답변이었습니다. 계산은 서로 상관되지 않는 임의의 수의 지표에 대해 수행되었으며, 각각은 시리즈에서 정확한 예측의 동일한 확률 p를 갖습니다. 그래프는 p=0.5 ... 0.7 에 대한 모든 지표의 동시 트리거와 함께 예측 신뢰도의 수치 모델링 결과를 보여줍니다.
결과는 그럴듯해 보입니다. 예측의 신뢰성은 서로 상관되지 않는 지표의 수가 증가함에 따라 크게 증가한다는 점에 유의할 수 있습니다. 이러한 의미에서 사용된 지표의 신호의 독립성에 대한 예비 평가를 수행하고 이를 사용하려고 시도하는 것이 유용합니다. 반면에 과거 가격 데이터 를 사용하여 신호를 생성하는 모든 지표는 선험적 의존적입니다. 결과적으로 다른 TimeFrames에서 표시기를 사용하려고 시도해야 합니다. 이렇게 하면 신호의 상관 관계가 최소한 어느 정도 감소합니다.
감사합니다. 정말입니다.
어쨌든 속으로는 이의가 없습니다. 고요 ! :-))
수치 실험에서 어느 쪽도 다른 공식도 확인되지 않은 것이 흥미 롭습니다.
상관 관계가 없음에도 불구하고 결과는 제품이 제공하는 공식보다 적습니다.
그러나 이것은 산술 평균이 아닙니다!
P>80%를 달성하려면 p=0.55인 경우 8개, p=0.6인 경우 4개, p=0.7인 경우 2개만 필요합니다.
결론은 명확합니다. 좋은 지표가 필요합니다. 또한, 그들은 또한 상관 관계가 있습니다. :-))
다시 한 번 감사드립니다. 이것은 정말 귀중한 결과입니다.
나에게 정산 양식은 여전히 문제이지만.
행운을 빕니다.
이러한 방식으로 완전한 상호 이해와 절대적인 만장일치가 달성되었습니다. :-)
P>80%를 달성하려면 p=0.55인 경우 8개, p=0.6인 경우 4개, p=0.7인 경우 2개만 필요합니다.
사실 지표가 많을수록 나쁘다고 생각합니다.
s=용적*(2P-1) . 유한한 기간 t에 대한 소득 STS는 거래 빈도 f와 다음 시간에 따른 수익성의 곱으로 추정할 수 있습니다.
S=s*f*t .
첫 번째 근사치로 사용된 지표의 수가 증가함에 따라 P가 거의 선형적으로 증가한다고 가정할 수 있습니다(이전 게시물의 그림 참조). 차례로, n개의 지표가 동시에 트리거될 확률은 n의 증가에 따라 기하급수적으로 감소합니다. 이는 트랜잭션 빈도가 그만큼 빨리 감소한다는 것을 의미합니다. 즉, 수익성과 거래 빈도라는 두 가지 경쟁 프로세스가 있습니다. 첫 번째 값은 선형적으로 증가하고 두 번째 값은 지표 수가 증가함에 따라 기하급수적으로 감소합니다. 이 사실을 기억해야 하기 때문입니다. 지표의 수가 특정 값을 초과하면 TS의 효율성이 급격히 감소하기 시작합니다. 예를 들어, 각 p=0.55의 예측 확률에 대해 최적의 지표 수를 찾는 것은 흥미로운 일입니다(그림 참조).
단 하나의 결론이 있습니다. 두 개의 독립적인 지표를 사용하면 일반적으로 하나를 사용하는 것보다 트랜잭션 수가 10개(통계적 유의성) 이상인 영역에서 더 나쁜 결과를 얻을 수 있습니다. 이는 시장 진입 빈도가 급격히 감소했기 때문입니다.
Получается, что чтобы добиться Р>80%, нужно аж 8 индикаторов с р=0.55, 4 с р=0.6 и только 2 с р=0.7.
사실 지표가 많을수록 더 나빠진다고 생각합니다.
나는 Rosh 에 동의합니다. "악"에서 모든 것입니다. 적어도 내 자신의 경험은 이것을 확인합니다. 또한 내가 강조한 매우 중요한 사항은 동료의 허락을 받아 상기시켜 드리겠습니다.
1은 모든 지표가 서로 의존하지 않는다는 것을 확신합니다(예: ATR 및 MA). 확인하기 쉽습니다.
2 이러한 지표 자체의 사용이 근본적으로 다르므로 결론(예: MACD 및 동일한 MA)
특히 흥미로운 점은 2번입니다. 예를 들어 MACD를 살펴보겠습니다. 이를 기반으로 충분히 많은 수로 "활성화"하도록 선택할 수 있습니다. 가장 흥미로운 것은 과매수 및 과매도 수준입니다. 그것들을 정의하는 방법은 다음과 같습니다. 그들은 물론 눈에 보이지만 결국 재미는 지나갔습니다. 여기에 모든 것이 의존하는 몇 가지 입력 매개변수와 각 플레이어가 "트리거"하기 위해 정렬한 추가 논리를 추가하십시오. 이 모든 것은 많은 지표가 하나보다 나쁘다는 사실로 이어질 수 없습니다.