나는 오래전에 이 문제를 해결했다. 길고 짧은 포즈로 독립적인 항목을 만드십시오. 그리고 나서 무슨 일이 일어나는지 보게 될 것입니다. 현재의 긴 것의 이익이 현재의 짧은 것의 수익성 없는 손실을 보상하고 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 아마도 이것이 해결책이 될 것입니다 - 귀하의 경우. 이것이 내가 (거의, 거의) 결과를 얻은 방법입니다. 다음은 제 마지막 게시물의 그래프입니다. 'MT 전문가를 위한 질문'
Korvin , 1) 큰 손실이 문제가 되지 않는다고 생각한다면 실제 돈과 거래에 베팅하십시오. 그냥 그런 질문이 아니라 조언을 구하려고?
PS Heroism은 손실을 받아들이지 않고 그냥 앉아 있습니다. ..
1) 그래서 나는 그것을 알아 내려고 노력하고 있습니다. "왜 드로다운이 훨씬 더 확실히 나쁜지"입니다.
나는 아직도 왜 Expert Advisor가 1999-2007년 테스트에서 이익을 보고 통과하고 병합하지 않고 드로다운이 더 높다는 이유로 나쁜 것으로 간주되는지 잘 이해하지 못합니다(예: 20%). 내가 이해하는 한, 인출은 위험의 백분율로 인식되지만 보증금이 인출에 대해 조정된 대로 계산되고 알고리즘이 준비된 경우 위험은 그에 따라 더 낮은 감소.
저에게 설명해 주시겠습니까? :(
2) 하지만 용감한 영웅은 항상 돌아다닙니다 :) 특히 알고리즘에 의해 손실이 보장되는 경우.
그리고 22번의 거래는 통계를 위한 것이 아닙니다. 피팅 및 자기기만. 그리고 일정한 로트로 테스트해야 합니다. 실생활에서 MM을 켤 수 있는 경우에만 가능합니다.
그래서 나는 이것이 초기 평가판이라고 썼습니다. 몇 분 안에 아이디어 자체를 확인하는 것이 필요했습니다. 알고리즘의 레이아웃만 블라인드 처리하고 매개변수로 고통받지 않기 위해 가장 좋은 조건을 설정했습니다. 테스트에서 알고리즘이 최소한 무언가를 수행하는 것으로 나타났으므로 여러 저녁 동안 알고리즘을 개선할 수 있습니다.
피팅만 했다면 전문가 8명 중 6명을 망하지 않았을 거에요 :) 지금은 9위를 차지했는데... 그리고 센스 있는 걸 보면 나올 겁니다. MM은 무엇입니까?
나는 오래전에 이 문제를 해결했다. 길고 짧은 포즈로 독립적인 항목을 만드십시오. 그리고 나서 무슨 일이 일어나는지 보게 될 것입니다. 현재의 긴 것의 이익이 현재의 짧은 것의 수익성 없는 손실을 보상하고 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 아마도 이것이 해결책이 될 것입니다 - 귀하의 경우. 이것이 내가 (거의, 거의) 결과를 얻은 방법입니다. 다음은 제 마지막 게시물의 그래프입니다. 'MT 전문가를 위한 질문'
독립해 보겠습니다.
동시에 다른 방향으로 열려고 시도했지만 기본적으로 어디를 열지 모르기 때문에 내 알고리즘은 효과를 0으로 줄였습니다. :)
나는 오래전에 이 문제를 해결했다. 길고 짧은 포즈로 독립적인 항목을 만드십시오. 그리고 나서 무슨 일이 일어나는지 보게 될 것입니다. 현재의 긴 것의 이익이 현재의 짧은 것의 수익성 없는 손실을 보상하고 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 아마도 이것이 해결책이 될 것입니다 - 귀하의 경우. 이것이 내가 (거의, 거의) 결과를 얻은 방법입니다. 다음은 제 마지막 게시물의 그래프입니다. 'MT 전문가를 위한 질문'
Korvin , 1) 큰 손실이 문제가 되지 않는다고 생각한다면 실제 돈과 거래에 베팅하십시오. 그냥 그런 질문이 아니라 조언을 구하려고?
PS Heroism은 손실을 받아들이지 않고 그냥 앉아 있습니다. ..
1) 그래서 나는 그것을 알아 내려고 노력하고 있습니다. "왜 드로다운이 훨씬 더 확실히 나쁜지"입니다.
즉, 스스로 문제를 만들고 영웅적으로 해결하세요. :)
그리고 22번의 거래는 통계를 위한 것이 아닙니다. 피팅 및 자기기만. 그리고 일정한 로트로 테스트해야 합니다. 실생활에서 MM을 켤 수 있는 경우에만 가능합니다.
MM은 무엇입니까?
나는 오래전에 이 문제를 해결했다. 길고 짧은 포즈로 독립적인 항목을 만드십시오. 그리고 나서 무슨 일이 일어나는지 보게 될 것입니다. 현재의 긴 것의 이익이 현재의 짧은 것의 수익성 없는 손실을 보상하고 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 아마도 이것이 해결책이 될 것입니다 - 귀하의 경우. 이것이 내가 (거의, 거의) 결과를 얻은 방법입니다. 다음은 제 마지막 게시물의 그래프입니다. 'MT 전문가를 위한 질문'
독립해 보겠습니다.