글쎄, 그것은 비밀 지식과 같습니다. )) 어때요: 2명의 분석가 - 3명의 의견. 거시경제 지표 를 기반으로 한 석유 선물 가격 예측. 농담하는거야? 개장부터 폐장까지 15분의 거래가 있습니다. 하루에 여러 번 길고 짧습니다. 당신의 이론에 따르면 우리 모두는 오래전에 노숙자였어야 했습니다.))
하지만 TA가 기여하지 않는다는 점에는 동의합니다.))
글쎄, 당신은 당신의 시스템이 어떻게 더 작동할지 모릅니다. 아마도 당신은 현재 조건에 모델을 성공적으로 조정했고 당신은 한동안 운이 좋을 것입니다. 나는 역사상 1년 이상, 그리고 앞으로 2개월 동안 우수한 수익을 보여준 시스템을 가지고 있었습니다. 이것은 최적화에 관한 것입니다. 그리고 그들은 작업을 중단하고 그게 다야. 나는 한 달에 1-5%를 주는 시스템에 대해 말하는 것이 아닙니다. 그런 작은 위험과 함께 운은 매우 오래 지속될 수 있습니다. 우리가 유형의 돈을 벌고 자본을 신속하게 감싸고 싶다면 위험이 1/2만큼 증가합니다. 이 최적화 접근 방식
차트 분석을 통해 내가 관리한 가장 멋진 것은 백테스트에서 1년 동안 50,000%, 2개월 동안 1800% 이익, 그 후 모든 것이 ... :) 하지만 유로화에 대한 연간 붕괴가 분명히 있었습니다. 달러는 사실상 큰 수정이 없었으며 현재 from은 평평합니다. 그리고 평균적으로 10년에 한 번씩 같은 상황이 반복될 수 있지만 이것은 정확하지 않습니다. :)
Maxim Dmitrievsky : 글쎄, 당신은 당신의 시스템이 어떻게 더 작동할지 모릅니다. 아마도 당신은 현재 조건에 모델을 성공적으로 조정했고 당신은 한동안 운이 좋을 것입니다. 나는 역사상 1년 이상, 그리고 앞으로 2개월 동안 우수한 수익을 보여준 시스템을 가지고 있었습니다. 이것은 최적화에 관한 것입니다. 그리고 그들은 일을 멈췄고 그게 다야. 나는 한 달에 1-5%를 주는 시스템에 대해 말하는 것이 아닙니다. 그런 작은 위험과 함께 운은 매우 오래 지속될 수 있습니다. 우리가 유형의 돈을 벌고 자본을 신속하게 감싸고 싶다면 위험이 1/2만큼 증가합니다. 이 최적화 접근 방식
O. Bender가 말했듯이: 나는 영원한 프리머스 바늘이 필요하지 않습니다. 나는 영원히 살고 싶지 않습니다.
상당한 현대화 없이 엄격한 알고리즘을 사용하는 시스템의 수명은 1.5~2년입니다. 알고리즘을 특정 제한 내에서 적응형으로 만들면 어느 정도 확장될 수 있으며 2-2.5년이 소요됩니다.
그래서 우리는 모두 알고 있습니다.) 적합성에 관해서. 모델은 사용자 정의할 필요가 없으며 빌드해야 합니다. 새로 절단된 시스템은 최적화가 필요하지 않습니다. 예, 그리고 큰 질문입니다. 최적화란? 기준은 무엇입니까? 매개변수를 선택하여 최대 수익을 찾으시겠습니까? - 절대 심각하지 않습니다.
O. Bender가 말했듯이: 나는 영원한 프리머스 바늘이 필요하지 않습니다. 나는 영원히 살고 싶지 않습니다.
상당한 현대화 없이 엄격한 알고리즘을 사용하는 시스템의 수명은 1.5~2년입니다. 알고리즘을 특정 제한 내에서 적응형으로 만들면 어느 정도 확장될 수 있으며 2-2.5년이 소요됩니다.
그래서, 우리는 모두 알고 있습니다.) 맞는 한, 나는 모델에 맞지 않고 짓습니다. 새로 절단된 시스템은 최적화가 필요하지 않습니다. 예, 그리고 큰 질문입니다. 최적화란? 기준은 무엇입니까? 매개변수를 선택하여 최대 이익을 찾으시겠습니까? - 절대적으로 경솔합니다.
글쎄요, 최적화란 시스템의 다양한 변수 매개변수를 선택하는 것을 의미하며, 이는 신경망을 통해 선택하거나 옵티마이저를 통해 선택할 수 있습니다. 우리는 다소 복잡한 모델에 대해 이야기하고 있기 때문에 적절한 수의 최적화된 매개변수/가중치가 있어야 합니다. :) 적어도 모델 구축 단계에서는
Maxim Dmitrievsky : 우리는 다소 복잡한 모델에 대해 이야기하고 있기 때문에 적절한 양의 최적화된 매개변수/가중치가 있어야 합니다. :)
모델을 만들기 위해 특정 매트를 사용합니다. 장치 - 통계 등 사용할 준비가 되었습니다 - 문제가 이미 해결되었습니다. 여기에서 우리는 그것을 테스터-최적화기(신경망 등)인 Uncle Vasya 에게 주고 말 - 매개변수를 선택하고 우리를 위해 최대 이익을 얻습니다! 이익은 아마도 최대가 될 것이며 시스템에서 아무것도 남길 수 없습니다. 그리고 이익은 테스터에게만 있을 것입니다.
일반적인 구성 알고리즘은 다음과 같습니다. 1. 외부 환경에서의 모델링 및 개발 - MatLab, R, SciLab, Excel 등 2. 최종 언어로 프로그램 작성 - 맛보기(MQL, C++ 등) . 3. 1년 이하의 간격으로 완성된 프로그램을 테스트하여 프로그램에 오류가 있는지 확인합니다. 4. 가상 거래 작업 - 1개월. 5. 소량 작업 - 1개월. 6. 정규 운영.
2. 거래의 기본은 오픈할 포지션의 방향을 선택하는 것 입니다. 보증금을 줄이는 방향을 선택하는 것은 실수입니다. 다른 모든 것: 위치 볼륨, 크기 중지, 크기 가져오기 등 중요하지만 부차적입니다. 이러한 2차 매개변수는 정성적 수준에서의 오차(방향 오차)를 정량적 용어(예금의 %)로 표현합니다. 다시 한 번, 방향 선택은 거래의 기초입니다.
나는 이미 다른 주제에서 썼지만 반복합니다. 가장 중요한 것은 이동 방향이 아니라 이동의 목적을 결정하는 것입니다! 목표를 알면 방향의 문제는 저절로 해결됩니다. 목표를 알면 위험이 계산됩니다. 그리고 오류가 발생한 경우에는 항상 대체 시나리오가 필요합니다. 가격이 도달해야 하는 표시, 즉 목표도 알아야 합니다.
원칙적으로 두 가지 목표(기본 및 반대 대안)를 모두 알고 있으면 두 시나리오에 대한 위험/이익을 저울질하고 가격이 어느 방향으로 먼저 가고 어느 방향으로 갈 것인지 이해할 수 있습니다. 그러나 모든 것이 우리 손에 있는 것은 아니기 때문에 여전히 오류의 위험이 있습니다. 사실 우리는 아무 것도 할 수 없습니다.
2. 거래의 기본은 오픈할 포지션의 방향을 선택하는 것 입니다. 예금을 줄이는 방향을 선택하는 실수입니다. 다른 모든 것: 위치 볼륨, 크기 중지, 크기 가져오기 등 중요하지만 부차적입니다. 이러한 2차 매개변수는 정성적 수준에서의 오차(방향 오차)를 정량적 용어(예금의 %)로 표현합니다. 다시 한 번, 방향 선택은 거래의 기초입니다.
글쎄, 그것은 비밀 지식과 같습니다. )) 어때요: 2명의 분석가 - 3명의 의견. 거시경제 지표 를 기반으로 한 석유 선물 가격 예측. 농담하는거야? 개장부터 폐장까지 15분의 거래가 있습니다. 하루에 여러 번 길고 짧습니다. 당신의 이론에 따르면 우리 모두는 오래전에 노숙자였어야 했습니다.))
하지만 TA가 기여하지 않는다는 점에는 동의합니다.))
글쎄, 당신은 당신의 시스템이 어떻게 더 작동할지 모릅니다. 아마도 당신은 현재 조건에 모델을 성공적으로 조정했고 당신은 한동안 운이 좋을 것입니다. 나는 역사상 1년 이상, 그리고 앞으로 2개월 동안 우수한 수익을 보여준 시스템을 가지고 있었습니다. 이것은 최적화에 관한 것입니다. 그리고 그들은 작업을 중단하고 그게 다야. 나는 한 달에 1-5%를 주는 시스템에 대해 말하는 것이 아닙니다. 그런 작은 위험과 함께 운은 매우 오래 지속될 수 있습니다. 우리가 유형의 돈을 벌고 자본을 신속하게 감싸고 싶다면 위험이 1/2만큼 증가합니다. 이 최적화 접근 방식
차트 분석을 통해 내가 관리한 가장 멋진 것은 백테스트에서 1년 동안 50,000%, 2개월 동안 1800% 이익, 그 후 모든 것이 ... :) 하지만 유로화에 대한 연간 붕괴가 분명히 있었습니다. 달러는 사실상 큰 수정이 없었으며 현재 from은 평평합니다. 그리고 평균적으로 10년에 한 번씩 같은 상황이 반복될 수 있지만 이것은 정확하지 않습니다. :)
따라서 매개변수 최적화는 오래 작동하지 않으며, 언제 새로운 최적화를 수행해야 하는지, 언제 시장이 변화하는지 이해할 수 있는 방법이 없으며 외부 요인의 영향으로 즉시 변경됩니다.
다음 스레드에서 이미 시장을 변화시키는 요소와 이러한 변화가 발생하는 시점에 대한 분석이 필요하다고 말했습니다. 이 데이터는 영향을 미치는 것보다 훨씬 더 일정합니다.
아이를 이해하기 위해 아이의 부모를 보고 그들의 행동을 평가하는 것과 같습니다. 이 아이들은 부모와 매우 유사합니다. 예를 들어 집에서 욕을 하면 아이도 욕을 합니다.
다음 스레드에서 이미 시장을 변화시키는 요소와 이러한 변화가 발생하는 시점에 대한 분석이 필요하다고 말했습니다. 이 데이터는 영향을 미치는 것보다 훨씬 더 일정합니다.
아이를 이해하기 위해 아이의 부모를 보고 그들의 행동을 평가하는 것과 같습니다. 이 아이들은 부모와 매우 유사합니다. 예를 들어 집에서 욕을 하면 아이도 욕을 합니다.
글쎄, 당신은 당신의 시스템이 어떻게 더 작동할지 모릅니다. 아마도 당신은 현재 조건에 모델을 성공적으로 조정했고 당신은 한동안 운이 좋을 것입니다. 나는 역사상 1년 이상, 그리고 앞으로 2개월 동안 우수한 수익을 보여준 시스템을 가지고 있었습니다. 이것은 최적화에 관한 것입니다. 그리고 그들은 일을 멈췄고 그게 다야. 나는 한 달에 1-5%를 주는 시스템에 대해 말하는 것이 아닙니다. 그런 작은 위험과 함께 운은 매우 오래 지속될 수 있습니다. 우리가 유형의 돈을 벌고 자본을 신속하게 감싸고 싶다면 위험이 1/2만큼 증가합니다. 이 최적화 접근 방식
O. Bender가 말했듯이: 나는 영원한 프리머스 바늘이 필요하지 않습니다. 나는 영원히 살고 싶지 않습니다.
상당한 현대화 없이 엄격한 알고리즘을 사용하는 시스템의 수명은 1.5~2년입니다. 알고리즘을 특정 제한 내에서 적응형으로 만들면 어느 정도 확장될 수 있으며 2-2.5년이 소요됩니다.
그래서 우리는 모두 알고 있습니다.) 적합성에 관해서. 모델은 사용자 정의할 필요가 없으며 빌드해야 합니다. 새로 절단된 시스템은 최적화가 필요하지 않습니다. 예, 그리고 큰 질문입니다. 최적화란? 기준은 무엇입니까? 매개변수를 선택하여 최대 수익을 찾으시겠습니까? - 절대 심각하지 않습니다.
O. Bender가 말했듯이: 나는 영원한 프리머스 바늘이 필요하지 않습니다. 나는 영원히 살고 싶지 않습니다.
상당한 현대화 없이 엄격한 알고리즘을 사용하는 시스템의 수명은 1.5~2년입니다. 알고리즘을 특정 제한 내에서 적응형으로 만들면 어느 정도 확장될 수 있으며 2-2.5년이 소요됩니다.
그래서, 우리는 모두 알고 있습니다.) 맞는 한, 나는 모델에 맞지 않고 짓습니다. 새로 절단된 시스템은 최적화가 필요하지 않습니다. 예, 그리고 큰 질문입니다. 최적화란? 기준은 무엇입니까? 매개변수를 선택하여 최대 이익을 찾으시겠습니까? - 절대적으로 경솔합니다.
우리는 다소 복잡한 모델에 대해 이야기하고 있기 때문에 적절한 양의 최적화된 매개변수/가중치가 있어야 합니다. :)
모델을 만들기 위해 특정 매트를 사용합니다. 장치 - 통계 등 사용할 준비가 되었습니다 - 문제가 이미 해결되었습니다. 여기에서 우리는 그것을 테스터-최적화기(신경망 등)인 Uncle Vasya 에게 주고 말 - 매개변수를 선택하고 우리를 위해 최대 이익을 얻습니다! 이익은 아마도 최대가 될 것이며 시스템에서 아무것도 남길 수 없습니다. 그리고 이익은 테스터에게만 있을 것입니다.
일반적인 구성 알고리즘은 다음과 같습니다. 1. 외부 환경에서의 모델링 및 개발 - MatLab, R, SciLab, Excel 등 2. 최종 언어로 프로그램 작성 - 맛보기(MQL, C++ 등) . 3. 1년 이하의 간격으로 완성된 프로그램을 테스트하여 프로그램에 오류가 있는지 확인합니다. 4. 가상 거래 작업 - 1개월. 5. 소량 작업 - 1개월. 6. 정규 운영.
2. 거래의 기본은 오픈할 포지션의 방향을 선택하는 것 입니다. 보증금을 줄이는 방향을 선택하는 것은 실수입니다. 다른 모든 것: 위치 볼륨, 크기 중지, 크기 가져오기 등 중요하지만 부차적입니다. 이러한 2차 매개변수는 정성적 수준에서의 오차(방향 오차)를 정량적 용어(예금의 %)로 표현합니다. 다시 한 번, 방향 선택은 거래의 기초입니다.
2. 거래의 기본은 오픈할 포지션의 방향을 선택하는 것 입니다. 예금을 줄이는 방향을 선택하는 실수입니다. 다른 모든 것: 위치 볼륨, 크기 중지, 크기 가져오기 등 중요하지만 부차적입니다. 이러한 2차 매개변수는 정성적 수준에서의 오차(방향 오차)를 정량적 용어(예금의 %)로 표현합니다. 다시 한 번, 방향 선택은 거래의 기초입니다.
네가 더 잘 알 잖아. :)
예: TP 10, 20, 30, 50, 60 ... 100 포인트 등으로 구매하십시오.
TP가 상품의 평균 일일 변동성 내에 있는 한 방향 선택은 TP가 평균 변동성을 초과하는 경우보다 덜 중요합니다.
대답은 아주 간단합니다. 적어도 몇 달 동안 그러한 전략을 유지하십시오. :)