사실 마틴게일 은 좀 더 신중하게 접근하면 좋은 것입니다. 나는 나 자신을 비슷한 시스템으로 만들었지만 조금 달랐다.
우리는 후퇴를 포착하고 있기 때문에 충분한 길이의 날카로운 NON-RETROL 움직임을 찾아야 합니다. 예를 들어, (첫 거래를 시작하기 위해) 평균 일일 움직임의 80-100%입니다. 게다가 이 움직임은 하루 안에 일어나야 합니다. 그러면 롤백은 초기 움직임의 최소 23%(최소 fibo 수준 ... 추세를 따라 38%를 시도할 수 있지만)만큼 거의 불가피합니다. 글쎄, 움직임이 우리에 대해 계속된다면 우리는 점차적으로 볼륨을 증가시키고 (바람직하게는 상당한 수준에서), 항상 우리는 증가하는 파도에 대해 이익을 23 % 수준으로 움직입니다. 저것들. 각 다음 테이크의 길이가 점차 증가합니다. 따라서 새 거래마다 계산된 이익 목표가 스윙의 길이에 비례하여 증가하도록 거래량을 올바르게 계산해야 합니다.
주요 기능은 초기 움직임이 실질적으로 반동이 없어야 한다는 것입니다(어떤 지점에서든 롤백이 이전 움직임의 20%를 초과해서는 안 됨). 이를 확인해야 합니다.
물론 추세의 존재와 그 강도도 고려해야 합니다. 나에게 이익 / 손실 비율 측면에서 이러한 시스템을 테스트 한 가장 적합한 결과는 추세와 함께 23%, 추세에 대해 15%의 계산된 목표로 얻어졌습니다.
첫 번째 경우에는 축복이었던 것이 지금은 재앙입니다. 첫 번째 경우와 두 번째 경우 모두 하락세에서 일련의 구매가 있었습니다. 그리고 여기저기서 마지막 주문은 이전 주문을 닫지 않았습니다. 아마도 ichimoku가 구매 명령을 내렸기 때문일 것입니다. 그러나 첫 번째 경우에는 추세가 상승했고 두 번째 경우에는 역전되었습니다. 나는 프로그래밍에 강하지 않으며 아직 답을 찾지 못했습니다: 올바르게 하는 방법. Sart에 대한 질문: 오류는 어디에 있습니까 ?
내가 알 수 있는 한 그 이유는 8번째 주문(Order_7)이 실행될 때 마지막 10번째 지정가 주문(Order_9)이 열리지 않기 때문입니다. 이것은 테스터 로그의 오류 130 (잘못된 중지)에 의해 입증되며 결과적으로 이전에 열린 주문의 수정이 없습니다(새 TP 및 SL 설정). 따라서 가격이 TP로 반전되면 8번째 주문(Order_7)만 마감되고 나머지 주문은 마감됩니다. ), 가격이 어디로 가는지에 따라 .
SL 레벨을 설정하기 위해 다음 지정가 주문을 열 때 매개변수, 말하자면 주문 시퀀스의 다음 주문, 즉 이 경우 10번째 지정가 주문을 열기 위해 (Order_9), 단순히 존재하지 않는 Order_10_Level 변수가 필요합니다.
제 생각에는 배열을 11개 이상으로 늘리고 Order_10_Level과 Order_10_Lots 변수를 추가하는 등의 방법으로 상황을 고칠 수 있다고 생각합니다만...원칙적으로 "글리치"를 없애지는 않습니다. 그것은 단지 "더 나은 시간"으로 연기될 뿐입니다... :) 장기간의 낮은 반등 추세의 문제는 여전히 열려 있습니다.
추신: 저는 거래가 처음이고 프로그래밍은 저에게 더 많은 취미입니다. 그러므로 잘못된 것이 있으면 정정해 주십시오.
한 가지 실수를 저질렀습니다. 말하자면 "불운"인 경우 Order_7을 종료한 후 다음 주문이 계속 열려 있고 이미 열려 있는 주문이 수정됩니다. 따라서 전체 주문 배치는 Order_6 시작 시 설정된 SL에 따라 마감되지 않고 훨씬 더 큰 손실로 마감됩니다. 그러나 이것이 문제의 본질을 바꾸지는 않습니다.
사실 마틴게일 은 좀 더 신중하게 접근하면 좋은 것입니다. 나는 나 자신을 비슷한 시스템으로 만들었지만 조금 달랐다.
우리는 후퇴를 포착하고 있기 때문에 충분한 길이의 날카로운 NON-RETROL 움직임을 찾아야 합니다. 예를 들어, (첫 거래를 시작하기 위해) 평균 일일 움직임의 80-100%입니다. 게다가 이 움직임은 하루 안에 일어나야 합니다. 그러면 롤백은 초기 움직임의 최소 23%(최소 fibo 수준 ... 추세를 따라 38%를 시도할 수 있지만)만큼 거의 불가피합니다. 글쎄, 움직임이 우리에 대해 계속된다면 우리는 점차적으로 볼륨을 증가시키고 (바람직하게는 상당한 수준에서), 항상 우리는 증가하는 파도에 대해 이익을 23 % 수준으로 움직입니다. 저것들. 각 다음 테이크의 길이가 점차 증가합니다. 따라서 새 거래마다 계산된 이익 목표가 스윙의 길이에 비례하여 증가하도록 거래량을 올바르게 계산해야 합니다.
주요 기능은 초기 움직임이 실질적으로 반동이 없어야 한다는 것입니다(어떤 지점에서든 롤백이 이전 움직임의 20%를 초과해서는 안 됨). 이를 확인해야 합니다.
물론 추세의 존재와 그 강도도 고려해야 합니다. 나에게 이익 / 손실 비율 측면에서 이러한 시스템을 테스트 한 가장 적합한 결과는 추세와 함께 23%, 추세에 대해 15%의 계산된 목표로 얻어졌습니다.
첫 번째 경우에는 축복이었던 것이 지금은 재앙입니다.
첫 번째 경우와 두 번째 경우 모두 하락세에서 일련의 구매가 있었습니다. 그리고 여기저기서 마지막 주문은 이전 주문을 닫지 않았습니다. 아마도 ichimoku가 구매 명령을 내렸기 때문일 것입니다. 그러나 첫 번째 경우에는 추세가 상승했고 두 번째 경우에는 역전되었습니다.
나는 프로그래밍에 강하지 않으며 아직 답을 찾지 못했습니다: 올바르게 하는 방법. Sart에 대한 질문: 오류는 어디에 있습니까 ?
내가 알 수 있는 한 그 이유는 8번째 주문(Order_7)이 실행될 때 마지막 10번째 지정가 주문(Order_9)이 열리지 않기 때문입니다. 이것은 테스터 로그의 오류 130 (잘못된 중지)에 의해 입증되며 결과적으로 이전에 열린 주문의 수정이 없습니다(새 TP 및 SL 설정). 따라서 가격이 TP로 반전되면 8번째 주문(Order_7)만 마감되고 나머지 주문은 마감됩니다. ), 가격이 어디로 가는지에 따라 .
SL 레벨을 설정하기 위해 다음 지정가 주문을 열 때 매개변수, 말하자면 주문 시퀀스의 다음 주문, 즉 이 경우 10번째 지정가 주문을 열기 위해 (Order_9), 단순히 존재하지 않는 Order_10_Level 변수가 필요합니다.
_OrderStopLoss [i] = _OrderOpenPrice[i] - TradeCycleDirectin * OrderLevel[i+1] * 포인트;
제 생각에는 배열을 11개 이상으로 늘리고 Order_10_Level과 Order_10_Lots 변수를 추가하는 등의 방법으로 상황을 고칠 수 있다고 생각합니다만...원칙적으로 "글리치"를 없애지는 않습니다. 그것은 단지 "더 나은 시간"으로 연기될 뿐입니다... :) 장기간의 낮은 반등 추세의 문제는 여전히 열려 있습니다.
추신: 저는 거래가 처음이고 프로그래밍은 저에게 더 많은 취미입니다. 그러므로 잘못된 것이 있으면 정정해 주십시오.
감사합니다. 예브게니.
추신: 저는 거래가 처음이고 프로그래밍은 저에게 더 많은 취미입니다. 그러므로 잘못된 것이 있으면 정정해 주십시오.
한 가지 실수를 저질렀습니다. 말하자면 "불운"인 경우 Order_7을 종료한 후 다음 주문이 계속 열려 있고 이미 열려 있는 주문이 수정됩니다. 따라서 전체 주문 배치는 Order_6 시작 시 설정된 SL에 따라 마감되지 않고 훨씬 더 큰 손실로 마감됩니다. 그러나 이것이 문제의 본질을 바꾸지는 않습니다.
감사합니다. 예브게니.
추신: 저는 거래가 처음이고 프로그래밍은 저에게 더 많은 취미입니다. 그러므로 잘못된 것이 있으면 정정해 주십시오.
조언 해주셔서 감사합니다. 미래를 위해 배우십시오.
이 값은 프로그램에서 특정 알고리즘에 따라 계산해야 하며 그렇게 취해서는 안 됩니다.
문제는 왜 많은 Order_..._Level 및 Order_..._Lots 변수를 사용하는 것입니까?
이 값은 프로그램에서 특정 알고리즘에 따라 계산해야 하며 그렇게 취해서는 안 됩니다.
물론, 하지만 어떤 알고리즘에 의해? 이 알고리즘을 알았다면 그렇게 했을 것입니다.
Order_..._Level 변수의 총 값은 특정 상품의 역사에서 짧은 되돌림 기간의 진폭에 상응하는 것이 바람직합니다. 사실, 더 많이 보장할수록 고문의 수익성은 낮아집니다.
어쩌면 당신은 아이디어를 던질 것입니다 ... 그리고 낮은 반동 추세에 대처하는 아이디어.
Order_..._Level 변수의 총 값은 특정 상품의 역사에서 짧은 되돌림 기간의 진폭에 상응하는 것이 바람직합니다. 사실, 더 많이 보장할수록 고문의 수익성은 낮아집니다.
그러나 이러한 "짧은 되돌림 기간"의 진폭과 기간은 모두 매우 불안정합니다. :) 그리고 좋은 보험(100%에 가까움)으로 평균화 기술은 약 10%의 평균 연간 이익을 제공합니다. 거의 은행과 비슷하지만 위험은 여전히 더 많습니다 :)