...다른 시트를 보세요. 필터링의 원리는 동일하며, 약한 필터링 의 결론을 고려할 때 실제로 필터가 작동하지 않는다는 것은 매우 흥미롭습니다. 사실이 아닙니다. :)
그리고 평균을 내면서 추세와 거래하는 어드바이저를 연구하고 있습니다. 따라서 제 생각에는 이를 이익으로 평가하는 것은 그다지 객관적 이지 않습니다.
나는 시간이있을 것입니다 ... 그리고 객관적 으로 생산적인 지표로 간주되는 것은 무엇입니까? 그건 그렇고, 첫 번째 필터에 대한 몇 마디. 분포의 꼬리와 양쪽 꼬리를 잘라냅니다: 최악의 결과와 최고. 그리고 이것도 좋지 않습니다. 이상적으로는 필터가 가장 나쁜 왼쪽 꼬리를 잘라야 합니다.
Dennis Kirichenko : 나는 시간이있을 것입니다 ... 그리고 객관적 으로 생산적인 지표로 간주되는 것은 무엇입니까? 그건 그렇고, 첫 번째 필터에 대한 몇 마디. 분포의 꼬리와 양쪽 꼬리를 잘라냅니다: 최악의 결과와 최고. 그리고 이것도 좋지 않습니다. 이상적으로는 필터가 가장 나쁜 왼쪽 꼬리를 잘라야 합니다.
나는이 질문에 대한 답을 스스로에게주기로 결정했습니다. 나는 말씀을 긁기 위해 앉아서 작업을 완료 할 때까지 논리적 계산을 수행했지만 여전히 순이익이 본격적인 지표가 아니라는 결론에 도달했습니다. 최소한 그러한 차량을 평가하기 위해. 사실, 이 주제에 대한 메모를 게시하는 방법을 모르겠습니다. 이미 14페이지가 있지만 특히 차트 분석 방법과 관련하여 제 입장을 비판적으로 살펴보고 싶습니다...
그리고 끝이 잘리고 있다는 사실-여기서 손익이 백분율로 얼마나 감소했는지 살펴볼 필요가 있다고 생각합니다. 그러나 개인적으로 최적화를 위해 병합된 예금의 수를 나타내는 지표는 매우 중요합니다. 100분의 1의 확률로 부자가 되는 것보다 가난하게 사는 것이 낫지만 사는 것이 ...
그리고 끝이 잘리고 있다는 사실-여기서 손익이 백분율로 얼마나 감소했는지 살펴볼 필요가 있다고 생각합니다. 그러나 개인적으로 최적화를 위해 병합된 예금의 수를 나타내는 지표는 매우 중요합니다. 100분의 1의 확률로 부자가 되는 것보다 가난하게 사는 것이 낫지만 사는 것이 ...
병합 예금은 자금 관리의 문제입니다.
필터를 희생시키면서 - 총 이익의 균일한 감소와 함께 PF의 균일한 증가가 좋습니다)) 타협이 자금 관리에 다시 의존하는 경우. 일반적으로 한 시스템의 포트폴리오를 다른 설정(필터 매개변수 포함)으로 거래하는 데 사용할 수 있습니다. 신호가 가장 좋은 필터 값으로 트리거되면 로트가 더 커지고 약한 필터 값으로 로트가 작아집니다. 당연히 시스템을 거래하는 것이 의미가 없는 PF 임계값이 있습니다. 마찬가지로 시스템을 다른 설정과 결합하여 단계적 진입 및/또는 퇴장을 초래할 수 있으며 이는 어떤 의미에서 다양화될 수 있습니다.
필터를 희생시키면서 - 총 이익의 균일한 감소와 함께 PF의 균일한 증가가 좋습니다)) 타협이 자금 관리에 다시 의존하는 경우. 일반적으로 한 시스템의 포트폴리오를 다른 설정(필터 매개변수 포함)으로 거래하는 데 사용할 수 있습니다. 신호가 가장 좋은 필터 값으로 트리거되면 로트가 더 커지고 약한 필터 값으로 로트가 작아집니다. 당연히 시스템을 거래하는 것이 의미가 없는 PF 임계값이 있습니다. 마찬가지로 시스템을 다른 설정과 결합하여 단계적 진입 및/또는 퇴장을 초래할 수 있으며 이는 어떤 의미에서 다양화될 수 있습니다.
많은 것은 TS에 달려 있습니다. 예에서와 같이 소위 평균기 인 경우 배수는 실패한 입력과 동일하고 실패가 적을수록 더 좋습니다. 여과 시스템이 이에 대한 책임이 있습니다.
예를 들어도 될까요? 그렇지 않으면 "총 이익의 균일 한 감소와 함께 PF의 균일 한 성장이 좋습니다"라는 문구를 마지막 패스와 관련하여 성장하는 것을 이해할 수 없습니까? 그러면 이익의 총 감소량은 얼마인가?
...다른 시트를 보세요. 필터링의 원리는 동일하며, 약한 필터링 의 결론을 고려할 때 실제로 필터가 작동하지 않는다는 것은 매우 흥미롭습니다. 사실이 아닙니다. :)
그리고 평균을 내면서 추세와 거래하는 어드바이저를 연구하고 있습니다. 따라서 제 생각에는 이를 이익으로 평가하는 것은 그다지 객관적 이지 않습니다.
나는 시간이있을 것입니다 ... 그리고 객관적 으로 생산적인 지표로 간주되는 것은 무엇입니까? 그건 그렇고, 첫 번째 필터에 대한 몇 마디. 분포의 꼬리와 양쪽 꼬리를 잘라냅니다: 최악의 결과와 최고. 그리고 이것도 좋지 않습니다. 이상적으로는 필터가 가장 나쁜 왼쪽 꼬리를 잘라야 합니다.
나는이 질문에 대한 답을 스스로에게주기로 결정했습니다. 나는 말씀을 긁기 위해 앉아서 작업을 완료 할 때까지 논리적 계산을 수행했지만 여전히 순이익이 본격적인 지표가 아니라는 결론에 도달했습니다. 최소한 그러한 차량을 평가하기 위해. 사실, 이 주제에 대한 메모를 게시하는 방법을 모르겠습니다. 이미 14페이지가 있지만 특히 차트 분석 방법과 관련하여 제 입장을 비판적으로 살펴보고 싶습니다...
그리고 끝이 잘리고 있다는 사실-여기서 손익이 백분율로 얼마나 감소했는지 살펴볼 필요가 있다고 생각합니다. 그러나 개인적으로 최적화를 위해 병합된 예금의 수를 나타내는 지표는 매우 중요합니다. 100분의 1의 확률로 부자가 되는 것보다 가난하게 사는 것이 낫지만 사는 것이 ...
그리고 끝이 잘리고 있다는 사실-여기서 손익이 백분율로 얼마나 감소했는지 살펴볼 필요가 있다고 생각합니다. 그러나 개인적으로 최적화를 위해 병합된 예금의 수를 나타내는 지표는 매우 중요합니다. 100분의 1의 확률로 부자가 되는 것보다 가난하게 사는 것이 낫지만 사는 것이 ...
병합 예금은 자금 관리의 문제입니다.
필터를 희생시키면서 - 총 이익의 균일한 감소와 함께 PF의 균일한 증가가 좋습니다)) 타협이 자금 관리에 다시 의존하는 경우. 일반적으로 한 시스템의 포트폴리오를 다른 설정(필터 매개변수 포함)으로 거래하는 데 사용할 수 있습니다. 신호가 가장 좋은 필터 값으로 트리거되면 로트가 더 커지고 약한 필터 값으로 로트가 작아집니다. 당연히 시스템을 거래하는 것이 의미가 없는 PF 임계값이 있습니다. 마찬가지로 시스템을 다른 설정과 결합하여 단계적 진입 및/또는 퇴장을 초래할 수 있으며 이는 어떤 의미에서 다양화될 수 있습니다.
병합 예금은 자금 관리의 문제입니다.
일곱 번째 필터 - 강하게 자릅니다. 그러나 뉘앙스가 있습니다. 오른쪽 방향에 편향이 있습니다. 왼쪽 꼬리가 더 잘립니다.
이는 분포를 보면 알 수 있다. Gumbel Max 가 가장 많이 나왔습니다.
중요한 결론 : 약 30%의 패스가 수익성이 없었고 약 70%가 수익성이 있었습니다.
병합 예금은 자금 관리의 문제입니다.
필터를 희생시키면서 - 총 이익의 균일한 감소와 함께 PF의 균일한 증가가 좋습니다)) 타협이 자금 관리에 다시 의존하는 경우. 일반적으로 한 시스템의 포트폴리오를 다른 설정(필터 매개변수 포함)으로 거래하는 데 사용할 수 있습니다. 신호가 가장 좋은 필터 값으로 트리거되면 로트가 더 커지고 약한 필터 값으로 로트가 작아집니다. 당연히 시스템을 거래하는 것이 의미가 없는 PF 임계값이 있습니다. 마찬가지로 시스템을 다른 설정과 결합하여 단계적 진입 및/또는 퇴장을 초래할 수 있으며 이는 어떤 의미에서 다양화될 수 있습니다.
많은 것은 TS에 달려 있습니다. 예에서와 같이 소위 평균기 인 경우 배수는 실패한 입력과 동일하고 실패가 적을수록 더 좋습니다. 여과 시스템이 이에 대한 책임이 있습니다.
예를 들어도 될까요? 그렇지 않으면 "총 이익의 균일 한 감소와 함께 PF의 균일 한 성장이 좋습니다"라는 문구를 마지막 패스와 관련하여 성장하는 것을 이해할 수 없습니까? 그러면 이익의 총 감소량은 얼마인가?
두 번째 필터는 첫 번째 필터와 동일합니다. 왼쪽과 오른쪽의 꼬리를 자릅니다...
그리고 우리가 기대하는 결과 - 여기에서 이론적으로 필터의 효율성을 결정하려는 표준을 이해하고 싶습니다.
일곱 번째 필터 - 강하게 자릅니다. 그러나 뉘앙스가 있습니다. 오른쪽 방향에 편향이 있습니다. 왼쪽 꼬리가 더 잘립니다.
이는 분포를 보면 알 수 있다. Gumbel Max 가 가장 많이 나왔습니다.
중요한 결론 : 약 30%의 패스가 수익성이 없었고 약 70%가 수익성이 있었습니다.
실제로는 동일한 필터의 설정 3과 4를 사용합니다.
그리고 30%와 70%에 대한 결론은 시트 F_7의 결과와 관련이 있습니까? 모든 시트에 대해서만 보면 상황은 이렇습니다.
Gumbel 분포의 왜도 계수는 2.404로 일정합니다. 이것은 이론적으로 무엇을 제공합니까? 이 모델의 요점은 무엇입니까?
용감한 주장. IMHO, MM은 Preobrazhensky 교수(주치의)가 아니라 Dr. Bormental(보조)입니다.