의견을 말씀해 주십시오.

 

일정한 로트로 테스트 0.1. 당신의 의견 것입니다? 그것은 미래에 작동합니까?


전략 테스터 보고서 #1
시험
(빌드 216)


상징 EURUSD(유로 vs USD)
기간 1시간(H1) 2008.01.02 10:00 - 2008.04.22 23:59 (2008.01.01 - 2008.04.23)
모델 공개 가격(바 개방을 명시적으로 제어하는 Expert Advisor만 해당)
옵션 IndicatorSymbol="EURUSD";
역사의 바 2893 시뮬레이션된 진드기 4783 시뮬레이션 품질 해당 없음
그래프 불일치 오류 0
초기 보증금 10000.00
순이익 2921.27 총 이윤 3554.41 총 손실 -633.14
수익성 5.61 우승 기대 91.29
절대 드로다운 183.50 최대 드로다운 425.07 (4.15%) 상대적인 하락 4.15% (425.07)
총 거래 32 숏포지션(%원) 16 (50.00%) 롱포지션(%원) 16 (68.75%)
수익성 있는 거래(전체의 %) 19 (59.38%) 거래 손실(전체의 %) 13 (40.63%)
가장 큰 수익성 있는 거래 861.46 무역 손실 -118.01
중간 수익성 있는 거래 187.07 무역 손실 -48.70
최대 금액 연속 우승(이익) 5 (1532.32) 연속 손실(손실) 3 (-71.36)
최고 연속 이익 (승수) 1532.32 (5) 연속 손실(손실 수) -165.00 (2)
평균 연속 이득 2 지속적인 손실 2




전략 테스터 보고서 #2
시험
(빌드 216)


상징 EURUSD(유로 vs USD)
기간 1시간(H1) 2008.01.02 10:00 - 2008.04.22 23:59 (2008.01.01 - 2008.04.23)
모델 공개 가격(바 개방을 명시적으로 제어하는 Expert Advisor만 해당)
옵션 IndicatorSymbol="EURUSD";
역사의 바 2893 시뮬레이션된 진드기 4783 시뮬레이션 품질 해당 없음
그래프 불일치 오류 0
초기 보증금 10000.00
순이익 3396.97 총 이윤 4264.31 총 손실 -867.34
수익성 4.92 우승 기대 42.46
절대 드로다운 143.57 최대 드로다운 260.85 (2.14%) 상대적인 하락 2.14% (260.85)
총 거래 80 숏포지션(%원) 40 (52.50%) 롱포지션(%원) 40 (70.00%)
수익성 있는 거래(전체의 %) 49 (61.25%) 거래 손실(전체의 %) 31 (38.75%)
가장 큰 수익성 있는 거래 391.49 무역 손실 -85.50
중간 수익성 있는 거래 87.03 무역 손실 -27.98
최대 금액 연속 우승(이익) 6 (668.07) 연속 손실(손실) 3 (-26.85)
최고 연속 이익 (승수) 668.07 (6) 연속 손실(손실 수) -92.57 (2)
평균 연속 이득 2 지속적인 손실 하나

 

3개월간 시가 에 시가로..

작동할지 여부는 알려져 있지 않지만(경험에 따르면 - 99%는 작동하지 않음) 어쨌든 더 오랜 기간 동안 테스트를 실행해야 합니다. 매우 수익성이 높은 영역과 수익성이 없는 영역을 선택하고 보편적인 일반화 설정을 분석하고 선택해야 합니다. 그리고 다시 운전을 합니다.

 
SK. писал (а):

3개월간 시가에 시가로..

작동할지 여부는 알려져 있지 않지만(경험에 따르면 - 99%는 작동하지 않음) 어쨌든 더 오랜 기간 동안 테스트를 실행해야 합니다. 매우 수익성이 높은 영역과 수익성이 없는 영역을 선택하고 보편적인 일반화 설정을 분석하고 선택해야 합니다. 그리고 다시 운전을 합니다.

문제는 최적화를 수행한 기간이 2007년 말(3~4개월)이었고, TS는 이 기간(2008.01.02~2008.04.22)을 보지 못했다는 점이다. 즉, 2008년은 표본 외입니다.

 

그렇다면 "Subsam은 다른 문제입니다. 들어보세요. 네...응?"

간단히 말해서 알고리즘 이면의 기술적 아이디어는 무엇입니까? 적어도 대략 ?

샘플 밖에서 이렇게 좋은 결과는 처음 뵙는 것 같습니다.

 

일반적으로 인상은 부정적인 것보다 긍정적입니다. 특히 샘플 외. 이 전략에는 안전 마진이 있는 것 같습니다. 수익성 있는 거래와 손실 거래의 비율이 좋고 평균 가치가 매우 잘 연관되어 있습니다. 그러나 몇 가지 미묘한 점이 있습니다.


1. 첫 번째 보고서의 경우 결론을 도출하기에 충분한 거래가 분명히 없습니다.

2. 장기 거래에 대한 편견이 있습니다. 하지만 특별한 의미는 없습니다.

3. 왜 그렇게 큰 초기 보증금이 있습니까? $1000의 경우 하락폭이 더 커질 것이 분명합니다.

4. 진짜 MM은?

 
rid :

그렇다면 "Subsam은 다른 문제입니다. 들어보세요. 네...응?"

간단히 말해서 알고리즘 이면의 기술적 아이디어는 무엇입니까? 적어도 대략 ?

샘플 밖에서 이렇게 좋은 결과는 처음 뵙는 것 같습니다.

적응 확률적 신경망 .

 
Mathemat :

일반적으로 인상은 부정적인 것보다 긍정적입니다. 특히 샘플 외. 이 전략에는 안전 여유가 있는 것 같습니다. 그러나 몇 가지 미묘한 점이 있습니다.


1. 첫 번째 보고서의 경우 결론을 도출하기에 충분한 거래가 분명히 없습니다.

2. 장기 거래에 대한 편견이 있습니다. 하지만 특별한 의미는 없습니다.

3. 왜 그렇게 큰 초기 보증금이 있습니까? $1000의 경우 하락폭이 더 커질 것이 분명합니다.

4. 진짜 MM은?

1. 물론 많지는 않습니다. 하지만 빠르면 싫다.

2. 스큐가 있는데 이는 상승세가 우세하기 때문이다. 그리고 얼마 지나지 않아

3. 기본적으로 예 왼쪽

4. 물론 더 공격적입니다.

 
LeoV :
수학 :

일반적으로 인상은 부정적인 것보다 긍정적입니다. 특히 샘플 외. 이 전략에는 안전 여유가 있는 것 같습니다. 그러나 몇 가지 미묘한 점이 있습니다.


1. 첫 번째 보고서의 경우 결론을 도출하기에 충분한 거래가 분명히 없습니다.

2. 장기 거래에 대한 편향이 있습니다. 하지만 특별한 의미는 없습니다.

3. 왜 그렇게 큰 초기 보증금이 있습니까? $1000의 경우 하락폭이 더 커질 것이 분명합니다.

4. 진짜 MM은?

1. 물론 많지는 않습니다. 하지만 빠르면 싫다.

2. 스큐가 있는데 이는 상승세가 우세하기 때문이다. 그리고 얼마 지나지 않아

3. 기본적으로 예 왼쪽

4. 물론 더 공격적입니다.

예외적으로 임의의 결과입니다. 거의 3개월 동안 모든 상품에서 유로화만 지속적으로 조회되어 긍정적인 결과를 얻었습니다.

다른 사람에게 시도하고(십자가에는 적용하지 않음) 직접 확인하십시오. 그리고 일반적으로 H1은 심각하지 않다고 생각합니다. 주요 추세에서 100-200 포인트 롤백하는 것이 오히려 규칙입니다 ...

 
Sart :

예외적으로 임의의 결과입니다. 거의 3개월 동안 모든 상품에서 유로화만 지속적으로 조회되어 긍정적인 결과를 얻었습니다.

다른 사람에게 시도하고(십자가에는 적용하지 않음) 직접 확인하십시오. 그리고 일반적으로 H1은 심각하지 않다고 생각합니다. 주요 추세에서 100-200 포인트 롤백하는 것이 오히려 규칙입니다 ...

무작위의? 글쎄, 적어도 2007 년에는 병합되지 않습니다. 벌지만 적습니다. 그리고 제 생각에는 모든 악기, 모든 TF 및 모든 시간(2000-2008년)에서 작동하는 범용 TS를 만드는 것은 불가능합니다. 시간의 악기마다 특성이 있습니다..... 아니면 제가 착각한건가요?

 
LeoV :
사르트 :

예외적으로 임의의 결과입니다. 거의 3개월 동안 모든 상품에서 유로화만 지속적으로 조회되어 긍정적인 결과를 얻었습니다.

다른 사람들에게 시도하고(십자가에는 적용하지 않음) 직접 확인하십시오. 그리고 일반적으로 H1은 심각하지 않다고 생각합니다. 주요 추세에서 100-200 포인트 롤백하는 것이 오히려 규칙입니다 ...

무작위의? 글쎄, 적어도 2007 년에는 병합되지 않습니다. 벌지만 적습니다. 그리고 제 생각에는 모든 악기, 모든 TF 및 모든 시간(2000-2008년)에서 작동하는 범용 TS를 만드는 것은 불가능합니다. 악기마다 특징이 있는데...

따라서 매우 맞습니다. 따라서 현재 유로와 현재 4개의 물결이 자신 있게 상승하고 있는 동안 이 고문을 실질에 자유롭게 배치하십시오. 이익이 보장됩니다...

 
LeoV :
적응 확률적 신경망.

결과는 훌륭하고 트랜잭션 수에 왜곡이 없습니다. 더 자세히 가능합니까? 적응이란 무엇을 의미합니까, 입력은 무엇입니까, 또는 적어도 입력 벡터의 차원은 무엇입니까, 두 번째 계층의 크기는 무엇이며 출력은 1 또는 2(4)이며 네트워크는 무엇입니까? 두 번째 테스트(네트워크)가 첫 번째 테스트(네트워크)보다 다른데(아바타에서 명확함) 다른 TF 및 악기에서 어떤 결정 임계값(또는 시프터가 있습니까)을 시도했습니까? 나는 관심이 있기 때문에 나는 나 자신이 PNN을 고문하지만 그러한 결과를 얻지 못했습니다. 고맙습니다.

추신: 나는 미래에 무엇을 할 것인지에 대한 질문에 답합니다. 의심의 여지가 없습니다.