locol91 писал(а)>> 흥미로운. 분해 시 TS 동작의 레버리지, 확산 및 특성을 알고 있는 것으로 나타났습니다. 차트의 섹션에서 연구된 TS에 가장 적합한 스톱 및 테이크 범위를 결정할 수 있습니다. 그리고 이 범위에서 이익/위험 비율 측면에서 우리에게 가장 적합한 것을 분리합니다. 그래서 예?
레버 레버리지가 고정되어 있으면 다음 식을 기반으로 이 특정 경우에 평균 뇌물 dS (TP 및 SL 수준)의 최적 수준을 찾을 수 있습니다.
여기서 S는 상품의 가격(포인트)입니다.
사실, 이 시나리오에서 이윤율은 가능한 모든 것 중 가장 크지 않을 것이라는 점을 기억해야 합니다. 이것은 다른 이유로 레버 를 강제로 선택했기 때문이며(예: 예금 크기 제한 또는 이 DC의 최대 수준을 초과함) 최적이 아닐 가능성이 큽니다. 그러나 이것은 가능한 모든 조합 중 최고이며 직관이 조언할 수 있는 것보다 확실히 좋습니다.
그렇지. 이것은 주어진 도구에 대한 TS(예측 품질)의 특성입니다. 따라서 스프레드가 이 매개변수를 왜곡해서는 안 됩니다. 그건 그렇고, 테스터의 보고서 에서 값은 "Profitable trades. Percentage of all"입니다. DC 커미션과 관련하여. 유감스럽게도 이 중요한 가치를 텐션 없이 가져갈 수 있었을 텐데...
그렇지. 이것은 주어진 도구에 대한 TS(예측 품질)의 특성입니다. 따라서 스프레드가 이 매개변수를 왜곡해서는 안 됩니다. 그건 그렇고, 테스터의 보고서에서 값은 "수익성 있는 거래. 전체의 백분율"입니다. DC 커미션과 관련하여. 유감스럽게도 이 중요한 가치를 텐션 없이 가져갈 수 있었을 텐데...
네, 저도 계산서의 결과를 바탕으로 계산할 생각을 했지만, 스프레드 내 손실의 수나 다른 매개변수를 알아야 합니다.
그렇지. 이것은 주어진 도구에 대한 TS(예측 품질)의 특성입니다. 따라서 스프레드가 이 매개변수를 왜곡해서는 안 됩니다. 그건 그렇고, 테스터의 보고서에서 값은 "수익성 있는 거래. 전체의 백분율"입니다. DC 커미션과 관련하여. 유감스럽게도 이 중요한 가치를 텐션 없이 가져갈 수 있을 텐데...
예, 중지합니다. 스프레드 제외은 무슨 뜻인가요?
스프레드가 없으면 TS에는 스프레드가 있는 일부 지표가 있고, 다른 지표에는 이중 스프레드가 있고, 세 번째는 각 경우에 대해 백분율이 있습니다.
중성자- 나는 softinka를 만들 것을 제안합니다. 목적 - MM이 없는 최소 로트의 보고서를 기반으로 소프트웨어 가 최적의 백분율을 제공합니다. 진짜야?
왜 부드러운가? 곧 기사가 공개됩니다. 저는 오랫동안 조각을 해왔습니다. 초기 데이터 - MM=0.1인 보고서 헤더. 출력은 m.d와 같은 확률의 추정치입니다. 트랜잭션은 특정 수의 트랜잭션 에서 허용되는 범위를 초과하지 않습니다. m.o뿐만 아니라 가능합니다. - 드로우다운에 동일한 절차를 적용한다고 가정해 보겠습니다.
뭐, 최소한의 정보에 기초한 전문가 평가 같은 것이 얻어진다. 하지만 평가가 전문가 평가보다 낫다고 생각합니다. 기준은 천정에서 가져온 수치가 아니라 적나라한 통계입니다. 그리고 m.d.를 평가하기 위한 중요한 매개변수. 스프레드뿐만 아니라 더 많은 것을 얻을 수 있습니다. 물론 시스템은 베르누이여야 합니다.
왜 부드러운가? 곧 기사가 공개됩니다. 저는 오랫동안 조각을 해왔습니다. 초기 데이터 - MM=0.1인 보고서 헤더. 출력은 m.d와 같은 확률의 추정치입니다. 거래는 특정 거래 수에 대한 허용 한도를 초과하지 않습니다. m.o뿐만 아니라 가능합니다. - 드로우다운에 동일한 절차를 적용한다고 가정해 보겠습니다.
뭐, 최소한의 정보를 바탕으로 한 전문가 평가 같은 것이 얻어진다. 하지만 평가가 전문가 평가보다 낫다고 생각합니다. 기준은 천정에서 가져온 수치가 아닌 알몸 통계입니다. 그리고 m.d.를 평가하기 위한 중요한 매개변수. 스프레드뿐만 아니라 더 많은 것을 얻을 수 있습니다. 물론 시스템은 베르누이여야 합니다.
조금 다릅니다.
내가 이해하는 한 귀하의 결과는 차량의 안정성, 견고성에 대한 평가입니다.
TS가 강건하다고 가정하고 비례 MM에 대한 최적의 백분율을 계산하는 소프트웨어를 작성할 것을 제안합니다.
왜 부드러운가? 곧 기사가 공개됩니다. 저는 오랫동안 조각을 해왔습니다. 초기 데이터 - MM=0.1인 보고서 헤더. 출력은 m.d와 같은 확률의 추정치입니다. 거래는 특정 거래 수에 대한 허용 한도를 초과하지 않습니다. m.o뿐만 아니라 가능합니다. - 드로우다운에 동일한 절차를 적용한다고 가정해 보겠습니다.
뭐, 최소한의 정보를 바탕으로 한 전문가 평가 같은 것이 얻어진다. 하지만 평가가 전문가 평가보다 낫다고 생각합니다. 기준은 천정에서 가져온 수치가 아닌 알몸 통계입니다. 그리고 m.d.를 평가하기 위한 중요한 매개변수. 스프레드뿐만 아니라 더 많은 것을 얻을 수 있습니다. 물론 시스템은 베르누이여야 합니다.
히히! 나는 또한 이 문제를 면밀히 조사하기 시작했습니다. 아마 나도 같은 글을 쓸 것이다. :) 결과는 나에게 예상치 못한 것입니다. "최적의 F" 존재의 합법성에 대한 질문은 최고조에 달합니다.
흥미로운. 분해 시 TS 동작의 레버리지, 확산 및 특성을 알고 있는 것으로 나타났습니다. 차트의 섹션에서 연구된 TS에 가장 적합한 스톱 및 테이크 범위를 결정할 수 있습니다. 그리고 이 범위에서 이익/위험 비율 측면에서 우리에게 가장 적합한 것을 분리합니다. 그래서 예?
레버 레버리지가 고정되어 있으면 다음 식을 기반으로 이 특정 경우에 평균 뇌물 dS (TP 및 SL 수준)의 최적 수준을 찾을 수 있습니다.
사실, 이 시나리오에서 이윤율은 가능한 모든 것 중 가장 크지 않을 것이라는 점을 기억해야 합니다. 이것은 다른 이유로 레버 를 강제로 선택했기 때문이며(예: 예금 크기 제한 또는 이 DC의 최대 수준을 초과함) 최적이 아닐 가능성이 큽니다. 그러나 이것은 가능한 모든 조합 중 최고이며 직관이 조언할 수 있는 것보다 확실히 좋습니다.
중성자 , p 는 스프레드를 고려하지 않고 계산됩니까?
그렇지. 이것은 주어진 도구에 대한 TS(예측 품질)의 특성입니다. 따라서 스프레드가 이 매개변수를 왜곡해서는 안 됩니다. 그건 그렇고, 테스터의 보고서 에서 값은 "Profitable trades. Percentage of all"입니다. DC 커미션과 관련하여. 유감스럽게도 이 중요한 가치를 텐션 없이 가져갈 수 있었을 텐데...
그렇지. 이것은 주어진 도구에 대한 TS(예측 품질)의 특성입니다. 따라서 스프레드가 이 매개변수를 왜곡해서는 안 됩니다. 그건 그렇고, 테스터의 보고서에서 값은 "수익성 있는 거래. 전체의 백분율"입니다. DC 커미션과 관련하여. 유감스럽게도 이 중요한 가치를 텐션 없이 가져갈 수 있었을 텐데...
네, 저도 계산서의 결과를 바탕으로 계산할 생각을 했지만, 스프레드 내 손실의 수나 다른 매개변수를 알아야 합니다.
중성자, p는 스프레드를 고려하지 않고 계산됩니까?
그렇지. 이것은 주어진 도구에 대한 TS(예측 품질)의 특성입니다. 따라서 스프레드가 이 매개변수를 왜곡해서는 안 됩니다. 그건 그렇고, 테스터의 보고서에서 값은 "수익성 있는 거래. 전체의 백분율"입니다. DC 커미션과 관련하여. 유감스럽게도 이 중요한 가치를 텐션 없이 가져갈 수 있을 텐데...
예, 중지합니다. 스프레드 제외은 무슨 뜻인가요?
스프레드가 없으면 TS에는 스프레드가 있는 일부 지표가 있고, 다른 지표에는 이중 스프레드가 있고, 세 번째는 각 경우에 대해 백분율이 있습니다.
중성자 - 나는 softinka를 만들 것을 제안합니다. 목적 - MM이 없는 최소 로트의 보고서를 기반으로 소프트웨어 가 최적의 백분율을 제공합니다. 진짜야?
왜 부드러운가? 곧 기사가 공개됩니다. 저는 오랫동안 조각을 해왔습니다. 초기 데이터 - MM=0.1인 보고서 헤더. 출력은 m.d와 같은 확률의 추정치입니다. 트랜잭션은 특정 수의 트랜잭션 에서 허용되는 범위를 초과하지 않습니다. m.o뿐만 아니라 가능합니다. - 드로우다운에 동일한 절차를 적용한다고 가정해 보겠습니다.
뭐, 최소한의 정보에 기초한 전문가 평가 같은 것이 얻어진다. 하지만 평가가 전문가 평가보다 낫다고 생각합니다. 기준은 천정에서 가져온 수치가 아니라 적나라한 통계입니다. 그리고 m.d.를 평가하기 위한 중요한 매개변수. 스프레드뿐만 아니라 더 많은 것을 얻을 수 있습니다. 물론 시스템은 베르누이여야 합니다.
왜 부드러운가? 곧 기사가 공개됩니다. 저는 오랫동안 조각을 해왔습니다. 초기 데이터 - MM=0.1인 보고서 헤더. 출력은 m.d와 같은 확률의 추정치입니다. 거래는 특정 거래 수에 대한 허용 한도를 초과하지 않습니다. m.o뿐만 아니라 가능합니다. - 드로우다운에 동일한 절차를 적용한다고 가정해 보겠습니다.
뭐, 최소한의 정보를 바탕으로 한 전문가 평가 같은 것이 얻어진다. 하지만 평가가 전문가 평가보다 낫다고 생각합니다. 기준은 천정에서 가져온 수치가 아닌 알몸 통계입니다. 그리고 m.d.를 평가하기 위한 중요한 매개변수. 스프레드뿐만 아니라 더 많은 것을 얻을 수 있습니다. 물론 시스템은 베르누이여야 합니다.
조금 다릅니다.
내가 이해하는 한 귀하의 결과는 차량의 안정성, 견고성에 대한 평가입니다.
TS가 강건하다고 가정하고 비례 MM에 대한 최적의 백분율을 계산하는 소프트웨어를 작성할 것을 제안합니다.
분명한. 빈스에게 이것을 물어봐야 합니다. 글쎄, 좋은 가정이야, 자기야.
글쎄, 가정이 좋다, 자기야.
네, 하지만 이해가 됩니다. 피팅의 경우 MM의 최적 비율은 비어 있고 쓸모없는 공기 흔들림입니다.
왜 부드러운가? 곧 기사가 공개됩니다. 저는 오랫동안 조각을 해왔습니다. 초기 데이터 - MM=0.1인 보고서 헤더. 출력은 m.d와 같은 확률의 추정치입니다. 거래는 특정 거래 수에 대한 허용 한도를 초과하지 않습니다. m.o뿐만 아니라 가능합니다. - 드로우다운에 동일한 절차를 적용한다고 가정해 보겠습니다.
뭐, 최소한의 정보를 바탕으로 한 전문가 평가 같은 것이 얻어진다. 하지만 평가가 전문가 평가보다 낫다고 생각합니다. 기준은 천정에서 가져온 수치가 아닌 알몸 통계입니다. 그리고 m.d.를 평가하기 위한 중요한 매개변수. 스프레드뿐만 아니라 더 많은 것을 얻을 수 있습니다. 물론 시스템은 베르누이여야 합니다.
히히! 나는 또한 이 문제를 면밀히 조사하기 시작했습니다. 아마 나도 같은 글을 쓸 것이다. :) 결과는 나에게 예상치 못한 것입니다. "최적의 F" 존재의 합법성에 대한 질문은 최고조에 달합니다.