ATS 구축 시 필터의 효율성 평가
나는 단순한 주제가 아니라 자동 전화 교환기 구축에서 필터의 효율성 평가에 대해 논의할 것을 제안합니다.
ATS 생성에는 글로벌 아이디어가 있습니다. 예를 들어 시장이 하락할 때 매수하거나 그 반대의 경우 시장 움직임의 방향으로 포지션을 여는 전략이 있습니다. 전략에 기본 진입점이 포함되어 있다고 가정합니다. 첫 번째 경우에는 반등, 두 번째 경우에는 고장이 발생합니다. 모든 것이 간단하고 명확하지만 그러한 조건에서는 거래하지 않거나 위험을 줄이고 출구 지점을 변경하는 것이 더 낫다는 이해가 생깁니다. 전술적 결정이 나타납니다.
자동 전화 교환을 위한 필터의 효율성을 평가하는 사람에 관심이 있습니다. 올바른 방법을 찾고 있습니다.
이제 나는 이것을 한다:
1. 필터 없이 최적화할 때 통계 데이터를 수집합니다.
2. 필터를 사용하여 데이터를 수집합니다. 필터에 여러 변수가 있다고 가정해 보겠습니다.
3. 요점은 2번과 비슷하다 - 필터링 아이디어가 많고 한 번에 다 섞는 것은 옳지 않다.
4. 데이터를 수집한 후 필터 유형 내부의 결과를 내부적으로 평가합니다. 가장 좋은 옵션을 선택합니다.
5. 최상의 옵션을 표준(필터링 없는 데이터)과 비교하고 개선 사항이 있으면 6단계로 이동합니다.
6. 효과적인 옵션을 찾기 위해 결합된 필터로 최적화합니다.
7. 최적화 내에서 결과를 검토하고 각 통화 쌍에 대한 기본 설정을 선택합니다.
나는 13개의 통화 쌍에 대한 복합물에서 이러한 모든 작업을 수행합니다. 필터 효율은 13개 기기의 데이터를 고려하여 평가됩니다. 분석은 구매 및 판매의 맥락에서 수행됩니다. 또한 ATS 자체의 변경 가능한 기본 매개변수에 대한 선택 내에서 분할이 있습니다(시간 범위 내에서 통화 쌍의 다양한 변동성을 고려함).
나는 이론의 일부로 필터를 적용합니다. 즉, 먼저 패턴이 나타나는 이론을 개발하고이 패턴을 거래하려고합니다. 또한 이 이론을 기반으로 하는 필터는 패턴처럼 보이지만 어떤 이유로 작동하지 않기 때문에 잘못된 진입점을 제거하는 데 도움이 되는 필터가 개발되었습니다. 어떤 조건에서 패턴이 풀리지 않고 조건이 생겼을 때 거래되지 않는다고 가정할 필요가 있습니다. 그런 다음 테스트를 실행하여 패턴이 어떻게 작동하고 어떤 필터가 효과적인지, 어디가 잘못되었는지 확인합니다. 그게 다야. 간단한 예를 들어 설명하겠습니다.
이론으로 모든 것이 명확합니다. 많은 사람들이 그런 생각을 가지고 있다고 생각합니다. 질문은 다릅니다. 어떤 ATR 기간이 최적인지, 어떤 지표를 사용해야 하는지 평가하는 방법입니다.
최근에 필터를 만들었습니다. 이론적으로 ATR이 적합해야 하지만 고정 값이 13개 통화 쌍에서 더 잘 작동하는 것으로 나타났습니다. 이러한 역설입니다.
이론으로 모든 것이 명확합니다. 많은 사람들이 그런 생각을 가지고 있다고 생각합니다. 질문은 다릅니다. 어떤 ATR 기간이 최적인지, 어떤 지표를 사용해야 하는지 평가하는 방법입니다.
최근에 필터를 만들었습니다. 이론적으로 ATR이 적합해야 하지만 고정 값이 13개 통화 쌍에서 더 잘 작동하는 것으로 나타났습니다. 이러한 역설입니다.
이론으로 모든 것이 명확합니다. 많은 사람들이 그런 생각을 가지고 있다고 생각합니다. 질문은 다릅니다. 어떤 ATR 기간이 최적인지, 어떤 지표를 사용해야 하는지 평가하는 방법입니다.
최근에 필터를 만들었습니다. 이론적으로 ATR이 적합해야 하지만 고정 값이 13개 통화 쌍에서 더 잘 작동하는 것으로 나타났습니다. 이러한 역설입니다.
경험상: ATR 및 통화의 추세 영역을 결정하기 위한 변동성을 결정하는 다른 방법이 작동하지 않는 것 같습니다.
통화 자체는 선물과 대조적으로 또는 주식 시장보다 나은 약한 추세 구성 요소를 가지고 있습니다.
경험상: ATR 및 통화의 추세 영역을 결정하기 위한 변동성을 결정하는 다른 방법이 작동하지 않는 것 같습니다.
통화 자체는 선물과 대조적으로 또는 주식 시장보다 나은 약한 추세 구성 요소를 가지고 있습니다.
어떻게 안맞나요? 그는 단순히 양초의 크기를 측정하고 평균을 냅니다. 양초의 크기를 측정해야 하는 경우 그냥 가지고 측정합니다. 추세와 평면은 모두 개념이며 양초의 크기와 거의 관련이 없습니다.
"고정 값"은 긴 주기와 보정 계수가 있는 ATR과 동일합니다.
경험상: ATR 및 통화의 추세 영역을 결정하기 위한 변동성을 결정하는 다른 방법이 작동하지 않는 것 같습니다.
통화 자체는 선물과 대조적으로 또는 주식 시장보다 나은 약한 추세 구성 요소를 가지고 있습니다.
ATR은 가능한 경계(상당한 수준)를 표시하는 데 나쁘지 않습니다. - 저는 M15에서 거래하고, 하루 내에 전술적 결정을 내리기 위해 ATR을 매일 사용합니다. - 피보나치 비율이 사용됩니다.
내가 올바르게 이해하면 ATR이 특정 임계값을 초과하면 거래가 열릴 수 있다는 아이디어가 여기에서 제기됩니다. 즉, ATR이 낮은 값에 있으면 현재 가격이 범위 내에 있습니다.
나는 단순한 주제가 아니라 자동 전화 교환기 구축에서 필터의 효율성 평가에 대해 논의할 것을 제안합니다.
ATS 생성에는 글로벌 아이디어가 있습니다. 예를 들어 시장이 하락할 때 매수하거나 그 반대의 경우 시장 움직임의 방향으로 포지션을 여는 전략이 있습니다. 전략에 기본 진입점이 포함되어 있다고 가정합니다. 첫 번째 경우에는 반등, 두 번째 경우에는 고장이 발생합니다. 모든 것이 간단하고 명확하지만 그러한 조건에서는 거래하지 않거나 위험을 줄이고 출구 지점을 변경하는 것이 더 낫다는 이해가 생깁니다. 전술적 결정이 나타납니다.
자동 전화 교환을 위한 필터의 효율성을 평가하는 사람에 관심이 있습니다. 올바른 방법을 찾고 있습니다.
이제 나는 이것을 한다:
1. 필터 없이 최적화할 때 통계 데이터를 수집합니다.
2. 필터를 사용하여 데이터를 수집합니다. 필터에 여러 변수가 있다고 가정해 보겠습니다.
3. 요점은 2번과 비슷하다 - 필터링 아이디어가 많고 한 번에 다 섞는 것은 옳지 않다.
4. 데이터를 수집한 후 필터 유형 내부의 결과를 내부적으로 평가합니다. 가장 좋은 옵션을 선택합니다.
5. 최상의 옵션을 표준(필터링 없는 데이터)과 비교하고 개선 사항이 있으면 6단계로 이동합니다.
6. 효과적인 옵션을 찾기 위해 결합된 필터로 최적화합니다.
7. 최적화 내에서 결과를 검토하고 각 통화 쌍에 대한 기본 설정을 선택합니다.
나는 13개의 통화 쌍에 대한 복합물에서 이러한 모든 작업을 수행합니다. 필터 효율은 13개 기기의 데이터를 고려하여 평가됩니다. 분석은 구매 및 판매의 맥락에서 수행됩니다. 또한 별도로 ATS 자체의 변경 가능한 기본 매개변수에 대한 선택 내에서 분할이 있습니다(시간 범위 내에서 통화 쌍의 다양한 변동성을 고려함).