손실 거래의 최대 수를 결정하는 것에 대해 이야기하고 있기 때문에 평균을 기반으로 하는 마틴게일 과 유추할 수 있습니다. 평균화를 사용하면(즉, 롤백을 포착) 역사상 최대 길이의 무반동 세그먼트를 찾을 수 있으며 이를 계산된 것으로 간주할 수 있습니다. 그리고 이를 기반으로 각 후속 거래의 로트 크기를 할당하여 위험을 결정합니다. 따라서 이러한 마틴게일 시스템은 기존의 MM 시스템보다 위험하지 않습니다.
Meat : 손실 거래의 최대 수를 결정하는 것에 대해 이야기하고 있기 때문에 평균을 기반으로 하는 마틴게일 과 유추할 수 있습니다. 평균을 사용하는 경우(즉, 롤백을 포착하면) 기록에서 최대 길이의 반동 없는 부분을 찾을 수 있으며 이를 계산된 것으로 간주할 수 있습니다. 그리고 이를 기반으로 각 후속 거래의 로트 크기를 할당하여 위험을 결정합니다. 따라서 이러한 마틴게일 시스템은 기존의 MM 시스템보다 위험하지 않습니다.
마지막으로, 적어도 한 명의 거래자는 시장을 떠나지 않고 문제를 고려했습니다. MTS에 현재 이동 방향을 결정하는 수단이 포함되어 있으면 적어도 이 방향이 얼마 동안 유지된다는 점에서 이미 통계적 이점이 있습니다. 로트를 두 배로 늘리는 3 단계. 이것으로부터 간단한 결론이 나옵니다. 시스템이 3단계의 두 배로 드로다운에서 벗어나지 못했다면 RESET을 수행해야 할 때입니다.
펠러 규칙. 그러나 여기서 모든 것이 쉽지는 않습니다. 반복되는 사건에 대한 전체 이론이 필요했습니다. 다음은 결과가 포함된 1권 337페이지의 일부입니다.
여기에서 "테스트"는 두 가지 의미가 있는 거래입니다 - 수익성 있음 / 수익성 없음. 반환 시간은 "일련의 성공적인 결과가 처음으로 길이 r에 도달함" 이벤트가 발생한 베르누이 시행(거래)의 수입니다.
보시다시피 손실 거래가 성공으로 간주되고 확률이 0.6이고 필요한 시리즈가 최소 15마리의 무스라면 그런 비열한 시리즈를 만나기 위해 평균 5400번의 시도(거래)가 필요합니다. 매개 변수가 다르면 공식 (7.7)을 적용합니다.
Martingalers, 긴장을 풀기에는 너무 이릅니다. 예를 들어, (7.7의 첫 번째 공식을 적용하여) 0.75(1 이익당 3마리의 무스)와 같은 고전적인 마틴게일(배율이 두 배)인 무스의 확률에 대한 보다 현실적인 추정으로 ), 우리는 약 0.982/0.25*0.75^14 ~ 220 거래와 같은 (p=0.75, q=0.25, r=14) 평균 거래 수를 얻습니다.
2 Yura Reshetov: 마틴게일을 정확히 이해하지 못했습니다. 아마도 그는 그렇게 공격적이지 않을 것입니다.
2 Yuraz: 내가 엘크(0.75)의 확률을 과대평가했나요? 당신이 만든 시스템에서 이 지표는 무엇입니까?
수정된 MoneyRain 시스템의 PS 분석:
총 거래
386
숏포지션(%원)
146 (28.77%)
롱포지션(%원)
240 (42.92%)
수익성 있는 거래(전체의 %)
145 ( 37.56% )
거래 손실(전체의 %)
241 ( 62.44% )
가장 큰
수익성 있는 거래
9317.00
무역 손실
-5555.00
중간
수익성 있는 거래
1130.56
무역 손실
-262.14
최대 금액
연속 우승(이익)
6 (5598.29)
연속 손실(손실)
11 (-3376.82)
p=0.6244, q=0.3756, r=11. cx의 평균 트랜잭션 수입니다. 베르누이는 같은 수식을 사용하여 11의 같은 급수를 제공하면 473이 됩니다. 조금 더 일찍 만났습니다, 유라 . 지금까지 테스트는 독립 테스트와 유사한 것으로 나타났습니다 ...
감사합니다, lovova 하지만 아카이브가 열리지 않습니다(Bulashev라면 가지고 있습니다). 내가 봤다. 13.12는 실제로 소수의 트랜잭션에 대한 이항 분포 및 계산에 대한 설명이며 13.13은 일련의 손실에 대한 수치 시뮬레이션인 것 같습니다. 그럼에도 불구하고 Feller는 이 모든 것을 분석적 형식으로 제공하는 반면 Bulashev는 이것이 분석적 어려움과 관련이 있다고 말하고 수치적 절차를 제안합니다.
Mathemat : 감사합니다, lovova 하지만 아카이브가 열리지 않습니다(Bulashev라면 가지고 있습니다). 내가 봤다. 13.12는 실제로 소수의 트랜잭션에 대한 이항 분포 및 계산에 대한 설명이며 13.13은 일련의 손실에 대한 수치 시뮬레이션인 것 같습니다. 그럼에도 불구하고 Feller는 이 모든 것을 분석적 형식으로 제공하는 반면 Bulashev는 이것이 분석적 어려움과 관련이 있다고 말하고 수치적 절차를 제안합니다.
테스트 시리즈의 길이는 얼마입니까? Yura , 충분히 긴 일련의 베르누이 테스트에서 이 확률은 단일성과 임의로 다를 수 있음을 이해해야 합니다. :)
추신 14번 시행과 같은 시리즈의 길이에서 당신이 옳을 가능성이 가장 큽니다(0.3^14). 하지만 14건의 거래 - 심각하지 않습니다.테스트 시리즈는 얼마나 됩니까? Yura , 충분히 긴 일련의 베르누이 테스트에서 이 확률은 단일성과 임의로 다를 수 있음을 이해해야 합니다. :)
추신: 14번의 시행에 해당하는 시리즈의 길이에서 당신이 가장 옳을 것입니다. 그러나 14개의 거래 - 심각하지 않습니다.
게다가 14번의 실패를 커버하려면 비현실적인 보증금이 필요합니다... 그리고 15번째 성공한 트랜잭션은 이전 트랜잭션을 커버할 수 있을 만큼 충분히 큰 롤백을 거쳐야 합니다.
Martingale 과의 거래에 대한 상당한 경험 - 7건 이상의 거래 - 이것은 매우 큰 위험입니다. 이상적으로는 3-5가 2의 승수로 거래됩니다.
가격 통합 수준 계산에 대한 주제를 계속 진행합니다...
아래는 TF15의 Funtien 쌍에 대한 사진입니다... 기간은 1000 bar...
200.10에서 고점... 192.61 및 202.29에서 저점...
이제 시간 범위는 10,000bar입니다...
손실 거래의 최대 수를 결정하는 것에 대해 이야기하고 있기 때문에 평균을 기반으로 하는 마틴게일 과 유추할 수 있습니다. 평균을 사용하는 경우(즉, 롤백을 포착하면) 기록에서 최대 길이의 반동 없는 부분을 찾을 수 있으며 이를 계산된 것으로 간주할 수 있습니다. 그리고 이를 기반으로 각 후속 거래의 로트 크기를 할당하여 위험을 결정합니다. 따라서 이러한 마틴게일 시스템은 기존의 MM 시스템보다 위험하지 않습니다.
여기에서 "테스트"는 두 가지 의미가 있는 거래입니다 - 수익성 있음 / 수익성 없음. 반환 시간은 "일련의 성공적인 결과가 처음으로 길이 r에 도달함" 이벤트가 발생한 베르누이 시행(거래)의 수입니다.
보시다시피 손실 거래가 성공으로 간주되고 확률이 0.6이고 필요한 시리즈가 최소 15마리의 무스라면 그런 비열한 시리즈를 만나기 위해 평균 5400번의 시도(거래)가 필요합니다. 매개 변수가 다르면 공식 (7.7)을 적용합니다.
Martingalers, 긴장을 풀기에는 너무 이릅니다. 예를 들어, (7.7의 첫 번째 공식을 적용하여) 0.75(1 이익당 3마리의 무스)와 같은 고전적인 마틴게일(배율이 두 배)인 무스의 확률에 대한 보다 현실적인 추정으로 ), 우리는 약 0.982/0.25*0.75^14 ~ 220 거래와 같은 (p=0.75, q=0.25, r=14) 평균 거래 수를 얻습니다.
2 Yura Reshetov: 마틴게일을 정확히 이해하지 못했습니다. 아마도 그는 그렇게 공격적이지 않을 것입니다.
2 Yuraz: 내가 엘크(0.75)의 확률을 과대평가했나요? 당신이 만든 시스템에서 이 지표는 무엇입니까?
수정된 MoneyRain 시스템의 PS 분석:
p=0.6244, q=0.3756, r=11. cx의 평균 트랜잭션 수입니다. 베르누이는 같은 수식을 사용하여 11의 같은 급수를 제공하면 473이 됩니다. 조금 더 일찍 만났습니다, 유라 . 지금까지 테스트는 독립 테스트와 유사한 것으로 나타났습니다 ...
눈에 띄는 그림 ... 아무도 댓글을 달지 않은 것이 유감입니다 ... 아마도 나는 내 자신의 파도에 있고 모든 사람에게 명백한 무언가를 눈치 채지 못할 것입니다 ...
10,000 막대의 시간 간격에 4개의 가격 통합 영역이 있으며 그 경계도 표시됩니다...
MTS 형태로 구현하기 어렵지 않은 전략의 예...
우리는 가장 가까운 경계를 향해 평균을 냅니다... 한 구역에서 다른 구역으로의 전환 경계에서 테이크업(표준 값) 또는 손절매로 종료...
댓글을 기다리는 중...
13.12. 연속적으로 손실을 입을 확률 -
실제 거래.
우리가 고려하고 있는 주제와 얼마나 관련이 있습니까?
PS 아카이브가 열렸습니다.
감사합니다, lovova 하지만 아카이브가 열리지 않습니다(Bulashev라면 가지고 있습니다). 내가 봤다. 13.12는 실제로 소수의 트랜잭션에 대한 이항 분포 및 계산에 대한 설명이며 13.13은 일련의 손실에 대한 수치 시뮬레이션인 것 같습니다. 그럼에도 불구하고 Feller는 이 모든 것을 분석적 형식으로 제공하는 반면 Bulashev는 이것이 분석적 어려움과 관련이 있다고 말하고 수치적 절차를 제안합니다.