나를 위해 여기 왼쪽 그림과 그것과 관련된 추론이 불필요해 보입니다. IMHO, 당신은 오른쪽 그림과 한 거래의 "최적화"에서 추론을 직접 시작할 수 있습니다. 또한 예를 들어 왼쪽 그림의 진폭에서 지그재그 선분의 분포와 같은 것을 볼 것으로 예상합니다. 이것은 완전히 다른 그래프입니다.
내 실행에서 f는 우리가 작업하는 도구의 핍당 자본 비율입니다 . 따라서 1포인트는 저장소의 약 1% 또는 그 미만(현실적으로)의 몫을 설명할 수 있습니다. 예를 들어, 100 및 0.1 랏(예금 $100)의 레버리지로 EURUSD 쌍에서 거래할 때 호가 이동 포인트당 $1이 있습니다. 1% 자금.
Sergey , f (밑줄 친) 매개변수에 대한 정의를 명확히 해야 할 것 같습니다. 나는 당신을 이해하지만 다른 사람들은 분명히 이해하지 못합니다. 어쩌면 더 나은 "자본의 몫, 어느것이 이익의 한 지점"입니까? 그러면 자본 자체가 분모에 있고 매개변수 f 가 내가 지정한 부등식을 충족해야 한다는 것이 분명해질 것입니다.
1점의 이익은 1점의 가치와 로트 수의 곱이다. 이 경우 자본 자체는 이 수의 로트를 구매하기 위해 계정에 필요한 것보다 적을 수 없습니다. 따라서 분모에는 불평등과 자본이 있습니다.
Neutron , 당신의 추론에서 그것은 TP와 SL의 레벨이 포지션 유지 시간-topt에 의존한다는 것을 올바르게 따릅니다. 따라서 최적의 TP와 SL은 topt까지 남은 시간에 따라 동적이어야 합니다. 저것들. 탑 탑스. 그러나 다시 말하지만 모든 시스템에 적용되는 것은 아닙니다.
따라서 우리는 우리나라의 가격 책정 과정이 무작위적이라고 믿습니다. 1차원 브라운 운동과 유사하다. 아인슈타인의 법칙(원하는 경우 엄격하게 유도할 수 있음)에 따르면 y축 상의 점 변위 투영의 제곱은 시간 t 에 비례합니다. 그런 다음, 가격 V 의 진폭(방향은 고려하지 않음)은 다음과 같이 오픈 포지션 t 를 유지하는 시간, 기간 t0 에서 상품 V0 의 변동성에 따라 달라집니다.
거래당 이익은 이 진폭과 스프레드 간의 차이에 의해 결정됩니다(이상적인 TS의 경우 모든 방향이 추측됨). 수익성은 단위 시간당 포인트 수로 정의됩니다.
가격변동함수의 형태가 코사인 형태를 갖는다고 가정하자. 위치 배치를 시작할 때 우리는 지점 0에 있습니다. 그런 다음 코사인의 전체 기간 동안 진폭은 1이 되고 이익(이익)은 0이 됩니다.
거래 운영에 대한 "진폭"과 "이익"이라는 용어의 엄격한 구속은 많은 뉘앙스를 내포할 수 있다고 생각합니다.
...그러나 귀하의 의견이 충분히 입증되지 않은 경우 작성자는 귀하의 실수를 찾아 설명해야 합니다. 그러므로 진정으로 돕고 싶다면 발언을 통해 정당화해야 합니다. 작가가 추가 작업을 하지 않아도 되도록...
모든 토론은 최소한 두 가지 의견이 있는 경우에만 존재합니다. 토론의 목적은 의견 사이의 차이점을 식별하고 공통 근거를 도출하는 것일 수 있습니다. 그래서 어떤 토론에서든 당사자는 평등합니다. 나는 저자의 실수를 찾아 그에게 설명하고, 그는(또는 토론에 참여하는 다른 당사자) 내 실수를 찾아 설명합니다.
Sergey , 매개변수 f (밑줄친 것)에 대한 정의를 명확히 해야 할 것 같습니다. 나는 당신을 이해하지만 다른 사람들은 분명히 이해하지 못합니다. "자본의 몫, 어느것이 이익의 한 지점"이 더 낫습니까? 그러면 자본 자체가 분모에 있고 매개변수 f 가 내가 지정한 부등식을 충족해야 한다는 것이 분명해질 것입니다.
1점의 이익은 1점의 가치와 로트 수의 곱이다. 이 경우 자본 자체는 이 수의 로트를 구매하기 위해 계정에 필요한 것보다 적을 수 없습니다. 따라서 분모에는 불평등과 자본이 있습니다.
고마워요 유라 . 정말 더 정확합니다. 나는 오랫동안 이것을 가지고 놀았고 때로는 명백한 것이 나에게 복잡해 보이고 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 그래서 그런 실수가 있습니다.
나를 위해 여기 왼쪽 그림과 그것과 관련된 추론이 불필요해 보입니다. IMHO, 당신은 오른쪽 그림과 한 거래의 "최적화"에서 추론을 직접 시작할 수 있습니다. 또한 예를 들어 왼쪽 그림의 진폭에서 지그재그 선분의 분포와 같은 것을 볼 것으로 예상합니다. 이것은 완전히 다른 그래프입니다.
추론이 이해하기 더 쉬워 보이는 것 같았습니다 ... 일반적으로 동의합니다.
아발이 쓴>> Neutron , 당신의 추론에서 그것은 TP와 SL의 레벨이 포지션 유지 시간-topt에 의존한다는 것을 올바르게 따릅니다. 따라서 최적의 TP와 SL은 topt까지 남은 시간에 따라 동적이어야 합니다. 저것들. 탑 탑스. 그러나 다시 말하지만 모든 시스템에 적용되는 것은 아닙니다.
아니, 그러면 안 된다. 좀 더 정확히 말하면 뒤따르지만 간접적이고 뒤돌아볼 필요가 없기 때문이다. 나는 시장에서 불가항력 상황에 대한 안전 기능에만 보호 명령을 할당합니다. 따라서 사건은 극히 드물고 아마도 중요하지 않을 수 있습니다. 내가 가상 TS의 예시적인 FR과 함께 제공한 그래프에서 깊은 절개를 해서는 안 됩니다. 진실은 적분에 있으며 최적의 TS에 대해 일반적인 형태의 DF가 나타날 때 이러한 매개변수는 동적이 되고 이러한 매개변수의 공간에서 최적의 수율을 찾습니다.
ystr 이 쓴 (a)>> 가격 변동 함수의 형태가 코사인 형태라고 가정해 봅시다. 위치를 배치하기 시작할 때 우리는 지점 0에 있습니다. 그런 다음 코사인의 전체 기간 동안 진폭은 1과 같을 것이고 이익(이익)은 0과 같을 것입니다. 거래 작업에 대한 "진폭" 및 "이익"이라는 용어는 많은 뉘앙스를 가질 수 있습니다.
이 예는 매우 정확하지 않습니다. 왜냐하면. 우리는 분석에서 가격 시리즈의 명백한 속성을 사용해야 합니다. 그리고 그것들은 무작위 브라운 운동과 마틴게일의 성질에 의해 가장 밀접하게 기술됩니다. cos(x) 유형의 고조파 급수에 대해 말할 수 없는 것은 무엇입니까?
우리 ystr 은 평균의 관점에서 말합니다. 이 접근 방식을 통해 t 시간 동안의 가격이 경로 V 를 통과한다는 나의 진술은 매우 정확하고 엄격하게 증명됩니다. 가격이 지난 포인트의 평균 값(이것은 0임)이 아니라 얻은 포인트(가격이 통과함)의 거리 계수의 평균 값에 대해 이야기하고 있음을 상기시켜 드리겠습니다. 다른 것들.
Avals>> : ... уровень TP и SL зависят от времени удержания позиции - tопт.
인과구조라면 인과관계를 반대로 해야 하며, 포지션 유지 시간은 TP와 SL에 따라 달라집니다. 작은 SL을 사용하면 평균적으로 위치가 정상에 도달하지 못하고 큰 SL을 사용하면 오버스테이됩니다. 즉, topt의 시야는 크기 tot에 해당하는 고정된 SL만 있으면 됩니다.
그것이 인과적 구성이라면 원인과 결과가 반대로 되어야 합니다. SL이 작으면 위치가 topt에 도달하지 않고 SL이 크면 오버스테이됩니다. 즉, topt의 시야는 크기 tot에 해당하는 고정된 SL만 있으면 됩니다.
나는 그 이유가 최적의 위치 유지 시간에 있는 대부분의 시스템에 대한 것이며 SL과 TP가 그 결과라고 생각합니다. 거의 모든 시스템에 이 시간이 있으며 그 이후에는 포즈를 유지하는 것이 의미가 없습니다.
예를 들어 포즈가 하루 동안 지속되고 초기 테이크가 피규어라는 것을 알고 있다면. 중국이 암에 걸리기 전과 같이 한 시간 동안 포즈를 취하고 촬영할 때까지 그대로 두는 것은 어리석은 일입니다.))). 시스템의 변동성과 긍정적인 MO로 인해 결과가 변경되지 않은 것보다 훨씬 좋을 때 거의 항상 새로운 수준의 TP를 찾을 수 있습니다. 물론 선택은 체계적이어야 하며 테스트에서 이점과 견고성을 확인해야 합니다.
인과구조라면 인과관계를 반대로 해야 하며, 포지션 유지 시간은 TP와 SL에 따라 달라집니다. 작은 SL을 사용하면 평균적으로 위치가 정상에 도달하지 못하고 큰 SL을 사용하면 오버스테이됩니다. 즉, topt의 시야는 크기 tot에 해당하는 고정된 SL만 있으면 됩니다.
헛되이 당신은 t opt 에 대해 얻은 결과에 대해 자세히 논의했습니다. 이것은 어떤 식으로든 실행될 수 없는 "이상적인" TS에 대한 동일한 모델입니다. 이러한 결론은 예측 가능성이 높은 도구에만 해당됩니다. 그리고 추가 공사를 위한 보조 시설로 공사가 필요했습니다.
Neutron писал(а)>> 헛되이 당신은 t opt 에 대해 얻은 결과에 대해 자세히 논의했습니다. 이것은 어떤 식으로든 실행될 수 없는 "이상적인" TS에 대한 동일한 모델입니다. 이러한 결론은 예측 가능성이 높은 도구에만 해당됩니다. 그리고 추가 공사를 위한 보조 시설로 공사가 필요했습니다.
실무에 적용할 수 있습니다. 더욱이, 위치에 있는 시간이 미리 무제한인 실제 시스템의 경우 일반적으로 TP를 사용하는 것이 비효율적입니다. 이것의 예는 추세 추종 시스템과 "이익을 실행하도록 하십시오" 규칙입니다. 임호
나를 위해 여기 왼쪽 그림과 그것과 관련된 추론이 불필요해 보입니다. IMHO, 당신은 오른쪽 그림과 한 거래의 "최적화"에서 추론을 직접 시작할 수 있습니다. 또한 예를 들어 왼쪽 그림의 진폭에서 지그재그 선분의 분포와 같은 것을 볼 것으로 예상합니다. 이것은 완전히 다른 그래프입니다.
추신: 물론 이것은 지극히 개인적인 주관적인 생각입니다.
f는 거래에 참여하는 자본의 몫이라는 것을 이해해야 합니다(이것이 주제 작성자가 이 변수를 정의한 방식입니다). 따라서 정의 간격은 임의의 조건(depot 및 pip 값)에 대해 0에서 1까지 입니다.
내 의견은 주로 작성자를 돕기 위한 것입니다. 나는 그들이 여전히 그에게 유용하기를 바랍니다.
나는 당신이 기꺼이 도와줄 의향을 의심하지 않습니다. 그러나 귀하의 의견이 충분히 입증되지 않은 경우 작성자는 귀하의 실수를 찾아 설명해야 합니다. 그러므로 진정으로 돕고 싶다면 발언을 통해 정당화해야 합니다. 작성자가 추가 작업을 수행할 필요가 없도록 합니다.
예를 들어 내가 강조한 것은 명백한 실수입니다. 이것은 내 게시물에서 이해할 수 있지만 당신은 그것에주의를 기울이지 않았습니다. 결과적으로 저자는 그것을 다시 설명해야했습니다. 이제 이해했다?
내 실행에서 f 는 우리가 작업하는 도구의 핍당 자본 비율입니다 . 따라서 1포인트는 저장소의 약 1% 또는 그 미만(현실적으로)의 몫을 설명할 수 있습니다. 예를 들어, 100 및 0.1 랏(예금 $100)의 레버리지로 EURUSD 쌍에서 거래할 때 호가 이동 포인트당 $1이 있습니다. 1% 자금.
Sergey , f (밑줄 친) 매개변수에 대한 정의를 명확히 해야 할 것 같습니다. 나는 당신을 이해하지만 다른 사람들은 분명히 이해하지 못합니다. 어쩌면 더 나은 "자본의 몫, 어느 것이 이익의 한 지점"입니까? 그러면 자본 자체가 분모에 있고 매개변수 f 가 내가 지정한 부등식을 충족해야 한다는 것이 분명해질 것입니다.
1점의 이익은 1점의 가치와 로트 수의 곱이다. 이 경우 자본 자체는 이 수의 로트를 구매하기 위해 계정에 필요한 것보다 적을 수 없습니다. 따라서 분모에는 불평등과 자본이 있습니다.
물론 수락합니다!
물론이죠.
따라서 우리는 우리나라의 가격 책정 과정이 무작위적이라고 믿습니다. 1차원 브라운 운동과 유사하다. 아인슈타인의 법칙(원하는 경우 엄격하게 유도할 수 있음)에 따르면 y축 상의 점 변위 투영의 제곱은 시간 t 에 비례합니다. 그런 다음, 가격 V 의 진폭(방향은 고려하지 않음)은 다음과 같이 오픈 포지션 t 를 유지하는 시간, 기간 t0 에서 상품 V0 의 변동성에 따라 달라집니다.
거래당 이익은 이 진폭과 스프레드 간의 차이에 의해 결정됩니다(이상적인 TS의 경우 모든 방향이 추측됨). 수익성은 단위 시간당 포인트 수로 정의됩니다.
가격변동함수의 형태가 코사인 형태를 갖는다고 가정하자. 위치 배치를 시작할 때 우리는 지점 0에 있습니다. 그런 다음 코사인의 전체 기간 동안 진폭은 1이 되고 이익(이익)은 0이 됩니다.
거래 운영에 대한 "진폭"과 "이익"이라는 용어의 엄격한 구속은 많은 뉘앙스를 내포할 수 있다고 생각합니다.
...그러나 귀하의 의견이 충분히 입증되지 않은 경우 작성자는 귀하의 실수를 찾아 설명해야 합니다. 그러므로 진정으로 돕고 싶다면 발언을 통해 정당화해야 합니다. 작가가 추가 작업을 하지 않아도 되도록...
모든 토론은 최소한 두 가지 의견이 있는 경우에만 존재합니다. 토론의 목적은 의견 사이의 차이점을 식별하고 공통 근거를 도출하는 것일 수 있습니다. 그래서 어떤 토론에서든 당사자는 평등합니다. 나는 저자의 실수를 찾아 그에게 설명하고, 그는(또는 토론에 참여하는 다른 당사자) 내 실수를 찾아 설명합니다.
Sergey , 매개변수 f (밑줄친 것)에 대한 정의를 명확히 해야 할 것 같습니다. 나는 당신을 이해하지만 다른 사람들은 분명히 이해하지 못합니다. "자본의 몫, 어느 것이 이익의 한 지점"이 더 낫습니까? 그러면 자본 자체가 분모에 있고 매개변수 f 가 내가 지정한 부등식을 충족해야 한다는 것이 분명해질 것입니다.
1점의 이익은 1점의 가치와 로트 수의 곱이다. 이 경우 자본 자체는 이 수의 로트를 구매하기 위해 계정에 필요한 것보다 적을 수 없습니다. 따라서 분모에는 불평등과 자본이 있습니다.
고마워요 유라 . 정말 더 정확합니다. 나는 오랫동안 이것을 가지고 놀았고 때로는 명백한 것이 나에게 복잡해 보이고 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 그래서 그런 실수가 있습니다.
솔직하게 썼다 >>
나를 위해 여기 왼쪽 그림과 그것과 관련된 추론이 불필요해 보입니다. IMHO, 당신은 오른쪽 그림과 한 거래의 "최적화"에서 추론을 직접 시작할 수 있습니다. 또한 예를 들어 왼쪽 그림의 진폭에서 지그재그 선분의 분포와 같은 것을 볼 것으로 예상합니다. 이것은 완전히 다른 그래프입니다.
추론이 이해하기 더 쉬워 보이는 것 같았습니다 ... 일반적으로 동의합니다.
아발이 쓴 >>
Neutron , 당신의 추론에서 그것은 TP와 SL의 레벨이 포지션 유지 시간-topt에 의존한다는 것을 올바르게 따릅니다. 따라서 최적의 TP와 SL은 topt까지 남은 시간에 따라 동적이어야 합니다. 저것들. 탑 탑스. 그러나 다시 말하지만 모든 시스템에 적용되는 것은 아닙니다.
아니, 그러면 안 된다. 좀 더 정확히 말하면 뒤따르지만 간접적이고 뒤돌아볼 필요가 없기 때문이다. 나는 시장에서 불가항력 상황에 대한 안전 기능에만 보호 명령을 할당합니다. 따라서 사건은 극히 드물고 아마도 중요하지 않을 수 있습니다. 내가 가상 TS의 예시적인 FR과 함께 제공한 그래프에서 깊은 절개를 해서는 안 됩니다. 진실은 적분에 있으며 최적의 TS에 대해 일반적인 형태의 DF가 나타날 때 이러한 매개변수는 동적이 되고 이러한 매개변수의 공간에서 최적의 수율을 찾습니다.
ystr 이 쓴 (a) >> 가격 변동 함수의 형태가 코사인 형태라고 가정해 봅시다. 위치를 배치하기 시작할 때 우리는 지점 0에 있습니다. 그런 다음 코사인의 전체 기간 동안 진폭은 1과 같을 것이고 이익(이익)은 0과 같을 것입니다. 거래 작업에 대한 "진폭" 및 "이익"이라는 용어는 많은 뉘앙스를 가질 수 있습니다.
이 예는 매우 정확하지 않습니다. 왜냐하면. 우리는 분석에서 가격 시리즈의 명백한 속성을 사용해야 합니다. 그리고 그것들은 무작위 브라운 운동과 마틴게일의 성질에 의해 가장 밀접하게 기술됩니다. cos(x) 유형의 고조파 급수에 대해 말할 수 없는 것은 무엇입니까?
우리 ystr 은 평균의 관점에서 말합니다. 이 접근 방식을 통해 t 시간 동안의 가격이 경로 V 를 통과한다는 나의 진술은 매우 정확하고 엄격하게 증명됩니다. 가격이 지난 포인트의 평균 값(이것은 0임)이 아니라 얻은 포인트(가격이 통과함)의 거리 계수의 평균 값에 대해 이야기하고 있음을 상기시켜 드리겠습니다. 다른 것들.
... уровень TP и SL зависят от времени удержания позиции - tопт.
인과구조라면 인과관계를 반대로 해야 하며, 포지션 유지 시간은 TP와 SL에 따라 달라집니다. 작은 SL을 사용하면 평균적으로 위치가 정상에 도달하지 못하고 큰 SL을 사용하면 오버스테이됩니다. 즉, topt의 시야는 크기 tot에 해당하는 고정된 SL만 있으면 됩니다.
그것이 인과적 구성이라면 원인과 결과가 반대로 되어야 합니다. SL이 작으면 위치가 topt에 도달하지 않고 SL이 크면 오버스테이됩니다. 즉, topt의 시야는 크기 tot에 해당하는 고정된 SL만 있으면 됩니다.
나는 그 이유가 최적의 위치 유지 시간에 있는 대부분의 시스템에 대한 것이며 SL과 TP가 그 결과라고 생각합니다. 거의 모든 시스템에 이 시간이 있으며 그 이후에는 포즈를 유지하는 것이 의미가 없습니다.
예를 들어 포즈가 하루 동안 지속되고 초기 테이크가 피규어라는 것을 알고 있다면. 중국이 암에 걸리기 전과 같이 한 시간 동안 포즈를 취하고 촬영할 때까지 그대로 두는 것은 어리석은 일입니다.))). 시스템의 변동성과 긍정적인 MO로 인해 결과가 변경되지 않은 것보다 훨씬 좋을 때 거의 항상 새로운 수준의 TP를 찾을 수 있습니다. 물론 선택은 체계적이어야 하며 테스트에서 이점과 견고성을 확인해야 합니다.
인과구조라면 인과관계를 반대로 해야 하며, 포지션 유지 시간은 TP와 SL에 따라 달라집니다. 작은 SL을 사용하면 평균적으로 위치가 정상에 도달하지 못하고 큰 SL을 사용하면 오버스테이됩니다. 즉, topt의 시야는 크기 tot에 해당하는 고정된 SL만 있으면 됩니다.
헛되이 당신은 t opt 에 대해 얻은 결과에 대해 자세히 논의했습니다. 이것은 어떤 식으로든 실행될 수 없는 "이상적인" TS에 대한 동일한 모델입니다. 이러한 결론은 예측 가능성이 높은 도구에만 해당됩니다. 그리고 추가 공사를 위한 보조 시설로 공사가 필요했습니다.헛되이 당신은 t opt 에 대해 얻은 결과에 대해 자세히 논의했습니다. 이것은 어떤 식으로든 실행될 수 없는 "이상적인" TS에 대한 동일한 모델입니다. 이러한 결론은 예측 가능성이 높은 도구에만 해당됩니다. 그리고 추가 공사를 위한 보조 시설로 공사가 필요했습니다.
실무에 적용할 수 있습니다. 더욱이, 위치에 있는 시간이 미리 무제한인 실제 시스템의 경우 일반적으로 TP를 사용하는 것이 비효율적입니다. 이것의 예는 추세 추종 시스템과 "이익을 실행하도록 하십시오" 규칙입니다. 임호