신호의 독립성에 대해 말하는 것은 그다지 옳지 않은 것 같습니다. 이론상으로만. Expert Advisor 신호는 작동하는 데이터가 독립적인 경우 독립적일 수 있습니다. 예를 들어, 한 고문은 고전적이고 두 번째 고문은 별에 따르고 세 번째 고문은 민속 표지판에 따름). 그리고 동일한 데이터에 대해 다른 TA 전략을 사용할 때 독립성이 작동하지 않습니다. 그리고 여기서 계산하는 방법은 큰 문제입니다. 그러나 어쨌든 여러 전략을 하나의 더미로 조각하는 것은 의미가 없습니다.
그리고 여기보다 아래에는 의존 신호가 없습니다. 말하자면 수렴에 대해 이야기하고 있습니다. 그건 그렇고, 제가 수동으로 약간 테스트했습니다. 즉, 여기에서 방법이 지배합니다. 효율성에 따른 선택이 필요합니다. 한 명의 고문은 고전적이며 두 번째는 별, 세 번째로 대중적인 표시로, 그들은 모두 하나의 출처에서 나온 아이디어에 대한이 세상의 법칙에 따라 의존합니다. 모든 지식 (데이터)은 세계의 하나의 규칙 성을 기반으로합니다 (사람의 주관적인 표현 그 자체로 자연스럽기 때문에 훨씬 더 정확하고 공정합니다.
엔케시카>> : 한 기간에 세 개의 독립적인 신호가 자주 발생합니다. 이것이 성배입니다. :에 대한)
글쎄, 나는 마침내 합리적인 것을 들었습니다. 그렇지 않으면 그들은 주제가 계몽 된 바로 그 본질에 대해 그런 말도 안되는 것을 쓰고 있습니다. 누군가가 거기에서 마술을 통해 어떻게 할 수 있고 몇 개나 연결할 수 있는지 제안하면 매우 감사 할 것입니다. 일정이든 뭐든 하나로 합치든 뭐든 뭐든 최선의 선택이고 내가 꼼꼼히 처리해줄게 모욕도 불만도 필요없고 그냥 도움이 많이 필요하지 않을뿐
개인적으로 Arthur가 올바른 입력과 잘못된 입력(특정 문구)을 구별하는 방법에 더 관심이 있습니다.
그리고 무언가가 저에게 붙어 있습니다. 예, 언뜻보기에는 일관된 것처럼 보입니다.
그러나 해당 작업은 다음과 같이 들릴 것입니다. "직렬로 연결된 3개의 저항이 있습니다. 저항의 신뢰도는 0.55, 0.65, 0.75입니다. 회로가 글리치하지 않을 확률은 얼마입니까(저항은 0이 아닌 전류를 통과 그들 자신)?". 그리고 그녀의 결정은 Arthur의 결정과 동일합니다. 그럼 이해가 안가는데...
추신 그러나 병렬 연결의 경우 답은 나와 같습니다. 회로가 글리치될 확률은 세 개의 저항기 모두가 동시에 실패할 확률과 같습니다. 즉, 4%(이것은 신뢰할 수 없는 요소를 예약하는 원칙입니다).
따라서 관심 있는 것은 사용된 지표의 수가 N 이 증가함에 따라 예측 P 의 신뢰도가 어떻게 변하는지에 대한 질문에 대한 답변이었습니다. 계산은 서로 상관되지 않는 임의의 수의 지표에 대해 수행되었으며, 각각은 시리즈에서 정확한 예측의 동일한 확률 p를 가집니다. 그래프는 p=0.5 ... 0.7 에 대한 모든 지표의 동시 트리거와 함께 예측 신뢰도의 수치 모델링 결과를 보여줍니다. 예측의 신뢰성은 서로 상관되지 않는 지표의 수가 증가함에 따라 크게 증가함을 알 수 있습니다(그림 참조). 이러한 의미에서 사용된 지표의 신호의 독립성에 대한 예비 평가를 수행하고 이를 사용하려고 시도하는 것이 유용합니다. 반면에 과거 가격 데이터를 사용하여 신호를 생성하는 모든 지표는 선험적 의존적입니다. 결과적으로 다른 TimeFrames에서 표시기를 사용하려고 시도해야 합니다. 이렇게 하면 신호의 상관 관계가 최소한 어느 정도 감소합니다.
반면에 수익성 S TS [points/trade]는 사용된 지표 p 의 예측 신뢰도와 선택한 거래 기간에 대한 상품 Vol 의 변동성에 의해 결정됩니다. S = Vol*(2p-1) . 유한한 시간 t 에 대한 소득 s TS는 거래 빈도 f 와 시간에 따른 수익성의 곱으로 추정할 수 있습니다. s=S*f*t . 첫 번째 근사치로 p 는 사용된 지표의 수가 증가함에 따라 거의 선형적으로 증가한다고 가정할 수 있습니다(위 그림 참조). 차례로, n개의 지표가 동시에 트리거될 확률은 지표의 수가 증가함에 따라 기하급수적으로 감소합니다. 이는 트랜잭션 빈도가 그만큼 빠르게 감소한다는 것을 의미합니다. 즉, 수익성과 거래 빈도라는 두 가지 경쟁 프로세스가 있습니다. 첫 번째 값은 선형적으로 증가하고 두 번째 값은 지표 수가 증가함에 따라 기하급수적으로 감소합니다. 이 사실을 기억해야 하기 때문입니다. 지표의 수가 특정 값을 초과하면 TS의 효율성이 급격히 감소하기 시작합니다. 예를 들어, 각 p=0.55의 예측 확률에 대해 최적의 지표 수를 찾는 것은 흥미로운 일입니다(그림 참조). 단 하나의 결론이 있습니다. 두 개의 독립적인 지표 를 사용하면 일반적으로 하나를 사용하는 것보다 트랜잭션 수가 10보다 큰 영역(통계적 유의성)에서 더 나쁜 결과를 얻을 수 있습니다! 이는 시장 진입 빈도가 급격히 감소했기 때문입니다. 종속 지표의 경우 상황이 더욱 악화됩니다. 따라서 하나의 지표를 사용하는 것이 가장 좋으며, 선택의 여지가 있다면 거래 빈도에 영향을 미치더라도 가장 신뢰할 수 있는 지표여야 합니다.
n 지표에 대한 올바른 입력 확률에 대한 분석적 표현을 얻으면 결과는 수치 시뮬레이션과 일치합니다.
실제로 그래야 합니다. 사용된 지표의 확률이 다른 경우 공식은 다음과 같습니다. 그러나 결론은 여전히 우울합니다. 거래에 사용할 지표가 적을수록 좋습니다. 가장 최적의 - 하나!
따라서 사용된 지표의 수가 N 이 증가함에 따라 예측 P 의 신뢰도가 어떻게 변하는지에 대한 질문에 대한 답변이 흥미로웠습니다. 계산은 서로 상관되지 않는 임의의 수의 지표에 대해 수행되었으며, 각각은 시리즈에서 정확한 예측의 동일한 확률 p를 가집니다. 그래프는 p=0.5 ... 0.7 에 대한 모든 지표의 동시 트리거와 함께 예측 신뢰도의 수치 모델링 결과를 보여줍니다.
예측의 신뢰성은 서로 상관되지 않는 지표의 수가 증가함에 따라 크게 증가함을 알 수 있습니다(그림 참조). 이런 의미에서 사용된 지표의 신호의 독립성에 대한 예비 평가를 수행하고 사용하려고 시도하는 것이 유용합니다. 반면에 과거 가격 데이터를 사용하여 신호를 생성하는 모든 지표는 선험적 의존적입니다. 결과적으로 다른 TimeFrames에서 표시기를 사용하려고 시도해야 합니다. 이렇게 하면 신호의 상관 관계가 최소한 어느 정도 감소합니다.
반면에 수익성 S TS [points/trade]는 사용된 지표 p 의 예측 신뢰도와 선택한 거래 기간에 대한 상품 Vol 의 변동성에 의해 결정됩니다. S = Vol*(2p-1) . 유한한 시간 t 동안의 소득 s TS는 거래 빈도 f 와 시간에 따른 수익성의 곱으로 추정할 수 있습니다. s=S*f*t . 첫 번째 근사치로 사용된 지표의 수가 증가함에 따라 p 가 거의 선형적으로 증가한다고 가정할 수 있습니다(위 그림 참조). 차례로, n개의 지표가 동시에 트리거될 확률은 지표의 수가 증가함에 따라 기하급수적으로 감소합니다. 이는 트랜잭션 빈도가 그만큼 빠르게 감소한다는 것을 의미합니다. 즉, 수익성과 거래 빈도라는 두 가지 경쟁 프로세스가 있습니다. 첫 번째 값은 선형적으로 증가하고 두 번째 값은 지표 수가 증가함에 따라 기하급수적으로 감소합니다. 이 사실을 기억해야 하기 때문입니다. 지표의 수가 특정 값을 초과하면 TS의 효율성이 급격히 감소하기 시작합니다. 예를 들어, 각 p=0.55의 예측 확률에 대해 최적의 지표 수를 찾는 것은 흥미로운 일입니다(그림 참조).
단 하나의 결론이 있습니다. 두 개의 독립적인 지표 를 사용하면 하나를 사용하는 것보다 트랜잭션 수가 > 10(통계적 유의성)인 영역에서 일반적으로 더 나쁜 결과를 얻을 수 있습니다! 이는 시장 진입 빈도가 급격히 감소했기 때문입니다. 종속 지표의 경우 상황이 더욱 악화됩니다. 따라서 하나의 지표를 사용하는 것이 가장 좋으며, 선택의 여지가 있다면 거래 빈도에 영향을 미치더라도 가장 신뢰할 수 있는 지표여야 합니다.
n 지표에 대한 올바른 입력 확률에 대한 분석적 표현을 얻으면 결과는 수치 시뮬레이션과 일치합니다.
실제로 그래야 합니다. 사용된 지표의 확률이 다른 경우 공식은 다음과 같습니다. 그러나 결론은 여전히 우울합니다. 거래에 사용할 지표가 적을수록 좋습니다. 가장 최적의 - 하나!
지표의 동시 트리거가 아니라 특정 시간 간격의 트리거를 고려하면 예측의 신뢰성을 평가할 수 있습니까? 예를 들어, 지표 1이 막대 4에서 작동하고 지표 2가 막대 2에서 작동하고 세 번째 지표가 막대 1에서 작동하면 시장에 진입합니다.
맥주를 마시러 오래 가지 못하고 나가기 쉽다는 말을 많이 해서 아쉬운 점은 최대한 이익을 내고자 하거나 그 근처에 가려고 했으나, 당신은 시장에 진입하는 방법을 이해하지 못합니다(당신의 FOREXMASTER에 따르면 그것은 중요하지 않습니다) 그리고 즉시 무스를 잡습니다) 제 생각에는 당신은 당신이 말하는 것을 이해하지 못합니다
거래(매수/매도)는 가격이 어디에서 펼쳐질지 알고 이익으로 마감될 수 있으며(스프레드가 허용하는 다른 사항) 최소한 매 틱마다 열릴 수 있지만 이것은 불가능합니다. 아무도 미래를 모릅니다. "중요한 것은 거래의 진입이 아니라 퇴출입니다"와 같은 메시지를 퍼뜨리는 것은 나입니다. 올바른 접근 방식과 개발로 무언가를 얻을 수는 있지만 말입니다.
nkeshka썼다 >> 한 기간에 세 개의 독립적인 신호가 자주 발생합니다. 이것이 성배입니다. :에 대한)
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글쎄, 나는 마침내 합리적인 것을 들었습니다. 그렇지 않으면 그들은 주제가 계몽 된 바로 그 본질에 대해 그런 말도 안되는 것을 쓰고 있습니다. 누군가가 거기에서 마술을 통해 어떻게 할 수 있고 몇 개나 연결할 수 있는지 제안하면 매우 감사 할 것입니다. 일정이든 뭐든 하나로 합치든 뭐든 뭐든 최선의 선택이고 내가 꼼꼼히 처리해줄게 모든게 모욕과 불만이 필요없고 그냥 도움이 많이 필요하지 않을뿐
지표의 동시 트리거가 아니라 특정 시간 간격의 트리거를 고려하면 예측의 신뢰성을 평가할 수 있습니까? 예를 들어, 지표 1이 막대 4에서 작동하고 지표 2가 막대 2에서 작동하고 세 번째 지표가 막대 1에서 작동하면 시장에 진입합니다.
여기 이렇게 됩니다. MTS가 표시기 판독값을 수신하는 시간 간격(예: 막대)을 어떻게든 추정합니다. 그런 다음 열리는 신호는 모든 표시기의 신호 간격 중 하나로 떨어지는 것입니다. 모든 지표의 일회성 신호로 TS의 수익성을 n 포인트/트랜잭션으로 설정한 다음 등록 간격이 N 막대로 확대되면 가격은 dV=Volatility*SQRT 만큼 최적의 진입점에서 "떠납니다" (N) 포인트 , 여기서 변동성 은 선택한 TF에 대한 상품의 변동성(포인트/바)입니다. 이 경우 TS의 실제 수익성은 dV 만큼 감소하고 nr=n-Volatility*SQRT(N) 포인트/트랜잭션이 됩니다.
여기서 어떻게 '예측의 신뢰성'을 얻을 수 있을지는 모르겠지만 수익성을 통한 평가가 대표적이라고 생각한다.
PS 그건 그렇고, 이 사실은 "슬립 페이지"가 항상 DC의 손에 있는 이유를 보여주지만, 플레이어에게 유리하게 미끄러질 수도 있지만... 그러나 플레이어는 최적의 진입을 지향합니다. 평균적으로 포인트와 포인트로부터의 모든 이동은 평균적으로 거래자에게 손실을 가져오고 DC에 이익을 가져올 것입니다.
여기 이렇게 됩니다. MTS가 표시기 판독값을 수신하는 시간 간격(예: 막대)을 어떻게든 추정합니다. 그런 다음 열리는 신호는 모든 표시기의 신호 간격 중 하나로 떨어지는 것입니다. 모든 지표의 1회성 신호로 TS의 수익성을 n 포인트/트랜잭션으로 설정한 다음 등록 간격이 N-바로 확대되면 가격은 dV=Volatility*SQRT 만큼 최적의 진입점에서 "떠납니다" (N), 여기서 변동성 은 선택된 TF에 의한 상품의 변동성입니다. 이 경우 TS의 실제 수익성은 dV 만큼 감소하고 nr=n-Volatility*SQRT(N)이 됩니다.
여기서 어떻게 '예측의 신뢰성'을 얻을 수 있을지는 모르겠지만 수익성을 통한 평가가 대표적이라고 생각한다.
"이미 두 개의 독립적인 지표 를 사용하면 일반적으로 최악의 결과를 초래할 것"이라는 결론을 내릴 때 이러한 지표가 작동하는 시간 간격이 0과 같다고 가정했습니까? 이것이 사실이라면 그러한 사건의 확률은 매우 낮고 단지 이론적인 관심의 대상이라는 것이 분명합니다. 연습을 위해 특정 상황에서 예측의 신뢰성을 평가할 필요가 있습니다.
유한한 시간 간격은 0이 아닌 것으로 가정되었습니다. 이 경우 모든 지표가 작동할 확률은 각 지표가 시간 tau에 작동할 확률의 곱과 같습니다(지표 수가 증가함에 따라 급격히 감소함).
예를 들어, 포인트의 근접 정도에 따라 계수를 표시할 수 있습니다. 수동으로 테스트했을 때 더 도움이 될 것입니다. 강한 추세에 있는 20명의 어드바이저 중(H4) 6개 조각으로 -6 + 6(막대)은 이 특정 기간의 진입점과 그 반대의 경향을 나타냈고, 2라도 그러한 간격(-6 + 6)과 일치하지 않았으며 여기에서 논쟁할 것이 없습니다. 이것은 이론이 아닙니다. 이 잠재적인 성배를 확신
신호의 독립성에 대해 말하는 것은 그다지 옳지 않은 것 같습니다. 이론상으로만. Expert Advisor 신호는 작동하는 데이터가 독립적인 경우 독립적일 수 있습니다. 예를 들어, 한 고문은 고전적이고 두 번째 고문은 별에 따르고 세 번째 고문은 민속 표지판에 따름). 그리고 동일한 데이터에 대해 다른 TA 전략을 사용할 때 독립성이 작동하지 않습니다. 그리고 여기서 계산하는 방법은 큰 문제입니다. 그러나 어쨌든 여러 전략을 하나의 더미로 조각하는 것은 의미가 없습니다.
그리고 여기보다 아래에는 의존 신호가 없습니다. 말하자면 수렴에 대해 이야기하고 있습니다. 그건 그렇고, 제가 수동으로 약간 테스트했습니다. 즉, 여기에서 방법이 지배합니다. 효율성에 따른 선택이 필요합니다. 한 명의 고문은 고전적이며 두 번째는 별, 세 번째로 대중적인 표시로, 그들은 모두 하나의 출처에서 나온 아이디어에 대한이 세상의 법칙에 따라 의존합니다. 모든 지식 (데이터)은 세계의 하나의 규칙 성을 기반으로합니다 (사람의 주관적인 표현 그 자체로 자연스럽기 때문에 훨씬 더 정확하고 공정합니다.
한 기간에 세 개의 독립적인 신호가 자주 발생합니다. 이것이 성배입니다. :에 대한)
글쎄, 나는 마침내 합리적인 것을 들었습니다. 그렇지 않으면 그들은 주제가 계몽 된 바로 그 본질에 대해 그런 말도 안되는 것을 쓰고 있습니다. 누군가가 거기에서 마술을 통해 어떻게 할 수 있고 몇 개나 연결할 수 있는지 제안하면 매우 감사 할 것입니다. 일정이든 뭐든 하나로 합치든 뭐든 뭐든 최선의 선택이고 내가 꼼꼼히 처리해줄게 모욕도 불만도 필요없고 그냥 도움이 많이 필요하지 않을뿐
출발지 기준으로 '연속'
개인적으로 Arthur가 올바른 입력과 잘못된 입력(특정 문구)을 구별하는 방법에 더 관심이 있습니다.
그리고 무언가가 저에게 붙어 있습니다. 예, 언뜻보기에는 일관된 것처럼 보입니다.
그러나 해당 작업은 다음과 같이 들릴 것입니다. "직렬로 연결된 3개의 저항이 있습니다. 저항의 신뢰도는 0.55, 0.65, 0.75입니다. 회로가 글리치하지 않을 확률은 얼마입니까(저항은 0이 아닌 전류를 통과 그들 자신)?". 그리고 그녀의 결정은 Arthur의 결정과 동일합니다. 그럼 이해가 안가는데...
추신 그러나 병렬 연결의 경우 답은 나와 같습니다. 회로가 글리치될 확률은 세 개의 저항기 모두가 동시에 실패할 확률과 같습니다. 즉, 4%(이것은 신뢰할 수 없는 요소를 예약하는 원칙입니다).
저항은 보이는 것과 다르게 연결되어야 합니다.
저항은 보이는 것과 다르게 연결되어야 합니다.
안녕하세요 알렉세이 .
몬테카를로에서 문제를 푸는 것이 더 쉽습니다.
따라서 관심 있는 것은 사용된 지표의 수가 N 이 증가함에 따라 예측 P 의 신뢰도가 어떻게 변하는지에 대한 질문에 대한 답변이었습니다. 계산은 서로 상관되지 않는 임의의 수의 지표에 대해 수행되었으며, 각각은 시리즈에서 정확한 예측의 동일한 확률 p를 가집니다. 그래프는 p=0.5 ... 0.7 에 대한 모든 지표의 동시 트리거와 함께 예측 신뢰도의 수치 모델링 결과를 보여줍니다.
예측의 신뢰성은 서로 상관되지 않는 지표의 수가 증가함에 따라 크게 증가함을 알 수 있습니다(그림 참조). 이러한 의미에서 사용된 지표의 신호의 독립성에 대한 예비 평가를 수행하고 이를 사용하려고 시도하는 것이 유용합니다. 반면에 과거 가격 데이터를 사용하여 신호를 생성하는 모든 지표는 선험적 의존적입니다. 결과적으로 다른 TimeFrames에서 표시기를 사용하려고 시도해야 합니다. 이렇게 하면 신호의 상관 관계가 최소한 어느 정도 감소합니다.
첫 번째 근사치로 p 는 사용된 지표의 수가 증가함에 따라 거의 선형적으로 증가한다고 가정할 수 있습니다(위 그림 참조). 차례로, n개의 지표가 동시에 트리거될 확률은 지표의 수가 증가함에 따라 기하급수적으로 감소합니다. 이는 트랜잭션 빈도가 그만큼 빠르게 감소한다는 것을 의미합니다. 즉, 수익성과 거래 빈도라는 두 가지 경쟁 프로세스가 있습니다. 첫 번째 값은 선형적으로 증가하고 두 번째 값은 지표 수가 증가함에 따라 기하급수적으로 감소합니다. 이 사실을 기억해야 하기 때문입니다. 지표의 수가 특정 값을 초과하면 TS의 효율성이 급격히 감소하기 시작합니다. 예를 들어, 각 p=0.55의 예측 확률에 대해 최적의 지표 수를 찾는 것은 흥미로운 일입니다(그림 참조).
단 하나의 결론이 있습니다. 두 개의 독립적인 지표 를 사용하면 일반적으로 하나를 사용하는 것보다 트랜잭션 수가 10보다 큰 영역(통계적 유의성)에서 더 나쁜 결과를 얻을 수 있습니다! 이는 시장 진입 빈도가 급격히 감소했기 때문입니다. 종속 지표의 경우 상황이 더욱 악화됩니다. 따라서 하나의 지표를 사용하는 것이 가장 좋으며, 선택의 여지가 있다면 거래 빈도에 영향을 미치더라도 가장 신뢰할 수 있는 지표여야 합니다.
안녕하세요 알렉세이 .
몬테카를로에서 문제를 푸는 것이 더 쉽습니다.
따라서 사용된 지표의 수가 N 이 증가함에 따라 예측 P 의 신뢰도가 어떻게 변하는지에 대한 질문에 대한 답변이 흥미로웠습니다. 계산은 서로 상관되지 않는 임의의 수의 지표에 대해 수행되었으며, 각각은 시리즈에서 정확한 예측의 동일한 확률 p를 가집니다. 그래프는 p=0.5 ... 0.7 에 대한 모든 지표의 동시 트리거와 함께 예측 신뢰도의 수치 모델링 결과를 보여줍니다.
예측의 신뢰성은 서로 상관되지 않는 지표의 수가 증가함에 따라 크게 증가함을 알 수 있습니다(그림 참조). 이런 의미에서 사용된 지표의 신호의 독립성에 대한 예비 평가를 수행하고 사용하려고 시도하는 것이 유용합니다. 반면에 과거 가격 데이터를 사용하여 신호를 생성하는 모든 지표는 선험적 의존적입니다. 결과적으로 다른 TimeFrames에서 표시기를 사용하려고 시도해야 합니다. 이렇게 하면 신호의 상관 관계가 최소한 어느 정도 감소합니다.
첫 번째 근사치로 사용된 지표의 수가 증가함에 따라 p 가 거의 선형적으로 증가한다고 가정할 수 있습니다(위 그림 참조). 차례로, n개의 지표가 동시에 트리거될 확률은 지표의 수가 증가함에 따라 기하급수적으로 감소합니다. 이는 트랜잭션 빈도가 그만큼 빠르게 감소한다는 것을 의미합니다. 즉, 수익성과 거래 빈도라는 두 가지 경쟁 프로세스가 있습니다. 첫 번째 값은 선형적으로 증가하고 두 번째 값은 지표 수가 증가함에 따라 기하급수적으로 감소합니다. 이 사실을 기억해야 하기 때문입니다. 지표의 수가 특정 값을 초과하면 TS의 효율성이 급격히 감소하기 시작합니다. 예를 들어, 각 p=0.55의 예측 확률에 대해 최적의 지표 수를 찾는 것은 흥미로운 일입니다(그림 참조).
단 하나의 결론이 있습니다. 두 개의 독립적인 지표 를 사용하면 하나를 사용하는 것보다 트랜잭션 수가 > 10(통계적 유의성)인 영역에서 일반적으로 더 나쁜 결과를 얻을 수 있습니다! 이는 시장 진입 빈도가 급격히 감소했기 때문입니다. 종속 지표의 경우 상황이 더욱 악화됩니다. 따라서 하나의 지표를 사용하는 것이 가장 좋으며, 선택의 여지가 있다면 거래 빈도에 영향을 미치더라도 가장 신뢰할 수 있는 지표여야 합니다.
지표의 동시 트리거가 아니라 특정 시간 간격의 트리거를 고려하면 예측의 신뢰성을 평가할 수 있습니까? 예를 들어, 지표 1이 막대 4에서 작동하고 지표 2가 막대 2에서 작동하고 세 번째 지표가 막대 1에서 작동하면 시장에 진입합니다.
맥주를 마시러 오래 가지 못하고 나가기 쉽다는 말을 많이 해서 아쉬운 점은 최대한 이익을 내고자 하거나 그 근처에 가려고 했으나, 당신은 시장에 진입하는 방법을 이해하지 못합니다(당신의 FOREXMASTER에 따르면 그것은 중요하지 않습니다) 그리고 즉시 무스를 잡습니다) 제 생각에는 당신은 당신이 말하는 것을 이해하지 못합니다
거래(매수/매도)는 가격이 어디에서 펼쳐질지 알고 이익으로 마감될 수 있으며(스프레드가 허용하는 다른 사항) 최소한 매 틱마다 열릴 수 있지만 이것은 불가능합니다. 아무도 미래를 모릅니다. "중요한 것은 거래의 진입이 아니라 퇴출입니다"와 같은 메시지를 퍼뜨리는 것은 나입니다. 올바른 접근 방식과 개발로 무언가를 얻을 수는 있지만 말입니다.
fate писал(а) >>
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nkeshka 썼다 >>
한 기간에 세 개의 독립적인 신호가 자주 발생합니다. 이것이 성배입니다. :에 대한)
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글쎄, 나는 마침내 합리적인 것을 들었습니다. 그렇지 않으면 그들은 주제가 계몽 된 바로 그 본질에 대해 그런 말도 안되는 것을 쓰고 있습니다. 누군가가 거기에서 마술을 통해 어떻게 할 수 있고 몇 개나 연결할 수 있는지 제안하면 매우 감사 할 것입니다. 일정이든 뭐든 하나로 합치든 뭐든 뭐든 최선의 선택이고 내가 꼼꼼히 처리해줄게 모든게 모욕과 불만이 필요없고 그냥 도움이 많이 필요하지 않을뿐
당신은 성배라는 단어가 무엇을 의미하는지 알고 있습니까? =)
지표의 동시 트리거가 아니라 특정 시간 간격의 트리거를 고려하면 예측의 신뢰성을 평가할 수 있습니까? 예를 들어, 지표 1이 막대 4에서 작동하고 지표 2가 막대 2에서 작동하고 세 번째 지표가 막대 1에서 작동하면 시장에 진입합니다.
여기 이렇게 됩니다. MTS가 표시기 판독값을 수신하는 시간 간격(예: 막대)을 어떻게든 추정합니다. 그런 다음 열리는 신호는 모든 표시기의 신호 간격 중 하나로 떨어지는 것입니다. 모든 지표의 일회성 신호로 TS의 수익성을 n 포인트/트랜잭션으로 설정한 다음 등록 간격이 N 막대로 확대되면 가격은 dV=Volatility*SQRT 만큼 최적의 진입점에서 "떠납니다" (N) 포인트 , 여기서 변동성 은 선택한 TF에 대한 상품의 변동성(포인트/바)입니다. 이 경우 TS의 실제 수익성은 dV 만큼 감소하고 nr=n-Volatility*SQRT(N) 포인트/트랜잭션이 됩니다.
여기서 어떻게 '예측의 신뢰성'을 얻을 수 있을지는 모르겠지만 수익성을 통한 평가가 대표적이라고 생각한다.
PS 그건 그렇고, 이 사실은 "슬립 페이지"가 항상 DC의 손에 있는 이유를 보여주지만, 플레이어에게 유리하게 미끄러질 수도 있지만... 그러나 플레이어는 최적의 진입을 지향합니다. 평균적으로 포인트와 포인트로부터의 모든 이동은 평균적으로 거래자에게 손실을 가져오고 DC에 이익을 가져올 것입니다.
여기 그렇게 복잡하지 않은 산술이 있습니다!
여기 이렇게 됩니다. MTS가 표시기 판독값을 수신하는 시간 간격(예: 막대)을 어떻게든 추정합니다. 그런 다음 열리는 신호는 모든 표시기의 신호 간격 중 하나로 떨어지는 것입니다. 모든 지표의 1회성 신호로 TS의 수익성을 n 포인트/트랜잭션으로 설정한 다음 등록 간격이 N-바로 확대되면 가격은 dV=Volatility*SQRT 만큼 최적의 진입점에서 "떠납니다" (N), 여기서 변동성 은 선택된 TF에 의한 상품의 변동성입니다. 이 경우 TS의 실제 수익성은 dV 만큼 감소하고 nr=n-Volatility*SQRT(N)이 됩니다.
여기서 어떻게 '예측의 신뢰성'을 얻을 수 있을지는 모르겠지만 수익성을 통한 평가가 대표적이라고 생각한다.
"이미 두 개의 독립적인 지표 를 사용하면 일반적으로 최악의 결과를 초래할 것"이라는 결론을 내릴 때 이러한 지표가 작동하는 시간 간격이 0과 같다고 가정했습니까? 이것이 사실이라면 그러한 사건의 확률은 매우 낮고 단지 이론적인 관심의 대상이라는 것이 분명합니다. 연습을 위해 특정 상황에서 예측의 신뢰성을 평가할 필요가 있습니다.
시간 간격 !=0.
아니, 그렇지 않다.
유한한 시간 간격은 0이 아닌 것으로 가정되었습니다. 이 경우 모든 지표가 작동할 확률은 각 지표가 시간 tau에 작동할 확률의 곱과 같습니다(지표 수가 증가함에 따라 급격히 감소함).
아니, 그렇지 않다.
유한한 시간 간격은 0이 아닌 것으로 가정되었습니다. 이 경우 모든 지표가 작동할 확률은 각 지표가 시간 tau에 작동할 확률의 곱과 같습니다(지표 수가 증가함에 따라 급격히 감소함).
예를 들어, 포인트의 근접 정도에 따라 계수를 표시할 수 있습니다. 수동으로 테스트했을 때 더 도움이 될 것입니다. 강한 추세에 있는 20명의 어드바이저 중(H4) 6개 조각으로 -6 + 6(막대)은 이 특정 기간의 진입점과 그 반대의 경향을 나타냈고, 2라도 그러한 간격(-6 + 6)과 일치하지 않았으며 여기에서 논쟁할 것이 없습니다. 이것은 이론이 아닙니다. 이 잠재적인 성배를 확신