Avals : joo , 당신의 행운이나 불운이 예측의 근거가 되어서는 안 됩니다. "만트라 얻었다" 또는 "당신은 같은 억만장자 삽질이다"와 같은 농담이나 신화적인 증거에 대한 언급이 될 수 없습니다. 상관없어요. 하지만 확실히 건설적인 분기를 제공하지 않는 형태의 범주형입니다. 통신 ala Svinozavr)))
Mathemat와 그의 이름을 딴 사람은 패턴이 H1에서 시작하여 H1 위로 올라가면서 TF를 따라 감소함에 따라 패턴이 감소한다는 것을 명확하고 명료하게 보여주었습니다.
당신과 Metemat 모두에 대한 모든 정당한 존중으로, 이것은 원칙적으로 될 수 없으며 증거에 대한 링크를 따를 수도 없습니다 (Magayo 부족의 일련의 knixens 및 의식 춤, 선물 제공 및 많은 감사가 이어집니다. 그 진술은 무례하거나 촌스러워 보이지 않습니다)
Mischek : 당신과 Metemat 모두에 대한 모든 정당한 존중으로, 이것은 원칙적으로 될 수 없으며 증거에 대한 링크를 따를 수도 없습니다 (Magayo 부족의 일련의 knixens 및 의식 춤, 선물 제공 및 많은 감사가 이어집니다. 그 진술은 무례하거나 촌스러워 보이지 않습니다)
상호 정보 통계의 도움으로 H1에서 위아래로 지연 값에 대한 결정성이 악명 높은 감소를 발견했다고 말하는 것이 더 정확할 것입니다. 말하자면 Aleksey는 정확히 이것을 말하지 않았지만 H1에 대한 테스트도 수행했으며 결과가 일치했습니다(나는 그가 카이제곱 테스트를 사용했음을 상기시킵니다).
joo , 당신의 행운이나 불운이 예측의 근거가 되어서는 안 됩니다. "만트라 얻었다" 또는 "당신은 같은 억만장자 삽질이다"와 같은 농담이나 신화적인 증거에 대한 언급이 될 수 없습니다. 상관없어요. 하지만 확실히 건설적인 분기를 제공하지 않는 형태의 범주형입니다. 통신 ala Svinozavr)))
여러분, 여기 누군가가 이익을 취하고 손실을 막는 것에 대해 이야기하고 있었습니다. 내 비전은.. 먼저 실험 데이터를 제공합니다.
우리는 다음을 가지고 있습니다:
1. TP = SL. 이 경우 평균 연속 승리(AMN)는 2, 손실(AUT) = 2가 됩니다. 최대 연속 승리 수(MNV) = 11, 손실(MNT) = 9입니다.
2. TP \u003d 2 * SL. 그러면 SNR = 1, SNP = 3, MNV = 5, MNP = 15가 됩니다.
3. TP \u003d 3 * SL. 그러면 SNR = 1, SNP = 4, MNV = 4, MNP = 17입니다.
4. TP \u003d 4 * SL. 그러면 SNV = 1, SNP = 5, MNV = 3, MNP = 29가 됩니다.
따라서 우리는 결과 수의 특정 실제 규칙성을 갖습니다. TP가 증가함에 따라 손실액은 증가하고 손실액은 감소함에도 불구하고 손실 횟수는 비례하고 승리 횟수는 감소합니다.
이론을 이해하는 사람이 있다면 이론상 TP와 SL의 비율을 고려하고 스프레드를 고려하지 않고 결과의 이론적 확률을 계산하도록 요청합니다.
여러분, 여기 누군가가 이익을 취하고 손실을 막는 것에 대해 이야기하고 있었습니다. 내 비전은.. 먼저 실험 데이터를 제공합니다.
우리는 다음을 가지고 있습니다:
1. TP = SL. 이 경우 평균 연속 승리(STW)는 2, 손실(LOS) = 2가 됩니다. 최대 연속 승리 수(MNT) = 11, 손실(MUT) = 9입니다.
2. TP \u003d 2 * SL. 그러면 SNR = 1, SNP = 3, MNV = 5, MNP = 15가 됩니다.
3. TP \u003d 3 * SL. 그러면 SNR = 1, SNP = 4, MNV = 4, MNP = 17입니다.
4. TP \u003d 4 * SL. 그러면 SNV = 1, SNP = 5, MNV = 3, MNP = 29가 됩니다.
따라서 우리는 결과 수의 특정 실제 규칙성을 갖습니다. TP가 증가함에 따라 손실 금액은 증가하고 손실 금액은 감소한다는 사실에도 불구하고 손실 횟수는 비례하고 승리 횟수는 감소합니다.
이론을 이해하는 사람이 있다면 이론상 TP와 SL의 비율을 고려하고 스프레드를 고려하지 않고 결과의 이론적 확률을 계산하도록 요청합니다.
통계적 이점이 없는 결과의 확률은 중단 및 선택의 비율에 정비례합니다. 저것들. 예를 들어, 테이크/스톱=3인 경우 수익성 있는 거래의 확률은 0.25이고 손실되는 거래의 확률은 0.75입니다.
이것은 확산을 고려하지 않은 것입니다. 스프레드를 고려할 때 tp/sl 비율뿐만 아니라 tp/spread 또는 sl/spread도 중요합니다.
통계적 이점이 없는 결과의 확률은 중단 및 선택의 비율에 정비례합니다. 저것들. 예를 들어, 테이크/스톱=3인 경우 수익성 있는 거래의 확률은 0.25이고 손실되는 거래의 확률은 0.75입니다.
이것은 확산을 고려하지 않은 것입니다. 스프레드를 고려할 때 tp/sl 비율뿐만 아니라 tp/spread 또는 sl/spread도 중요합니다.
자, 이 경우 이론적 이익은 어떻게 됩니까.. = 0?
테이크 또는 스톱이 0이면 실제로는 진입 직후의 퇴장입니다. 스프레드를 고려하지 않고 이것은 거래의 부재이며 손실 거래의 확률을 고려하면 = 1이고 손실은 스프레드와 같습니다
Mathemat와 그의 이름을 딴 사람은 패턴이 H1에서 시작하여 H1 위로 올라가면서 TF를 따라 감소함에 따라 패턴이 감소한다는 것을 명확하고 명료하게 보여주었습니다.
당신과 Metemat 모두에 대한 모든 정당한 존중으로, 이것은 원칙적으로 될 수 없으며 증거에 대한 링크를 따를 수도 없습니다 (Magayo 부족의 일련의 knixens 및 의식 춤, 선물 제공 및 많은 감사가 이어집니다. 그 진술은 무례하거나 촌스러워 보이지 않습니다)
통계적 이점이 없는 결과의 확률은 중단 및 선택의 비율에 정비례합니다. 저것들. 예를 들어, 테이크/스톱=3인 경우 수익성 있는 거래의 확률은 0.25이고 손실되는 거래의 확률은 0.75입니다.
이것은 확산을 고려하지 않은 것입니다. 스프레드를 고려할 때 tp/sl 비율뿐만 아니라 tp/spread 또는 sl/spread도 중요합니다.
헛소리야...
비율 tp/sl 외에도 (tp 및 sl) 절대 값 이 중요한 역할을 합니다.
이러한 옵션은 시뮬레이션 결과를 기반으로 실제 데이터에서 쉽게 모델링할 수 있으며 일부 경험적 종속성을 구축할 수 있지만 장비에 따라 다를 수 있습니다.
시장 패턴을 찾는 것과는 아무 관련이 없습니다.
헛소리야...
비율 tp/sl 외에도 (tp 및 sl) 절대 값이 중요한 역할을 합니다.
이러한 옵션은 시뮬레이션 결과를 기반으로 실제 데이터에서 쉽게 모델링할 수 있으며 일부 경험적 종속성을 구축할 수 있지만 장비에 따라 다를 수 있습니다.
시장 패턴을 찾는 것과는 아무 관련이 없습니다.
문제는 확산 없이 확률 이론을 기반으로 하여 다음과 같이 제기되었습니다. 확률 이론은 추상 과학이고 SB는 이러한 작업에 대한 일반적인 모델입니다. 물론 실제 데이터에서는 실제 모델링 및 수학적 통계만 사용합니다.