:-))) 이제야 이 공식을 (기본적으로 GURU와 공식을 신뢰 하는 데 익숙했기 때문에) 이 공식을 읽고 다음 그림, 즉 모순, 즉 모순을 얻습니다.
여기 - 밑줄 참조...
그리고 여기 - 로그 탭에서 의도적으로 거래당 최대 손실을 10,000으로 증가시켜 공식의 제수가 더 크고 오버플로가 없도록 했습니다.
결과적으로 다음 그림이 나타납니다.
저것들. 밑줄 참조 - f=0.9, 위쪽으로 0.01씩 증가 - 맨 윗줄에 f= 0.99 값이 있습니다.
모든 것이 정확하다는 것이 밝혀졌습니다. 그런 다음 그의 책에서 위의 공식에 따르면 TWR 값은 f = 1에서 최대값을 가지며 이것은
그에 따르면 기본적으로 f가 증가함에 따라 TWR의 값에 해당하지 않습니다. 그의 책 ( 발췌)에서 밑줄을 참조하십시오. f 가 증가함에 따라TWR 변수도 그의 공식에 따라 고유하게 증가 합니다. 그리고 그는 반대를 씁니다. f가 0.01씩 증가하여 1.0으로 증가하면 TWR 변수의 값이 떨어질 것이라는 밑줄을 참조하십시오. 이것은 완전히 말도 안되는 소리입니다.
f는 공식에 인수로 포함되어 있으며, 클수록 곱할수록 ...
그게 다야. 저것들. 엉뚱한 글을 쓰시네요 (바로 확인하지 못한게 아쉽네요) ...
그의 글에 따르면 TWR은 항상 f = 1.0에서 공식에 참여하는 변수의 다른 값에 대해 "가장 높은 값"을 갖지만 이것은 사실이 아닙니다... :- )))
:-))) 이제서야 이 공식을 (기본적으로 GURU와 공식을 신뢰 하는 데 익숙했기 때문에) 다음 그림, 즉 모순, 즉 모순을 얻습니다.
여기 - 밑줄 참조...
그리고 여기 - 로그 탭에서 의도적으로 거래당 최대 손실을 10,000으로 증가시켜 공식의 제수가 더 크고 오버플로가 없도록 했습니다.
결과적으로 다음 그림이 나타납니다.
저것들. 밑줄 참조 - f=0.9, 위쪽으로 0.01씩 증가 - 맨 윗줄에 f= 0.99 값이 있습니다.
모든 것이 정확하다는 것이 밝혀졌습니다. 그런 다음 그의 책에서 위의 공식에 따르면 TWR 값은 f = 1에서 최대값을 가지며 이것은
그에 따르면 기본적으로 f가 증가함에 따라 TWR의 값에 해당하지 않습니다. 그의 책 ( 발췌)에서 밑줄을 참조하십시오. f 가 증가함에 따라TWR 변수도 그의 공식에 따라 고유하게 증가 합니다. 그리고 그는 반대를 씁니다. f가 0.01씩 증가하여 1.0으로 증가하면 TWR 변수의 값이 떨어질 것이라는 밑줄을 참조하십시오. 이것은 완전히 말도 안되는 소리입니다.
f는 공식에 인수로 포함되어 있으며, 클수록 클수록 곱은 ...
그게 다야. 저것들. 엉뚱한 글을 씁니다 (바로 확인하지 못한게 아쉽네요) ...
그의 글에 따르면 TWR은 항상 f = 1.0에서 공식에 참여하는 변수의 다른 값에 대해 "가장 높은 값"을 갖지만 이것은 사실이 아닙니다... :- )))
이 문제에 대해 어떻게 생각하십니까?
나는 여전히 공식으로 시작할 것이다. 최적의 f에 대한 공식을 만드십시오. 내 자신의 데이터와 다른 깊이의 계산에 따라 이미 수행했지만. 깊이가 크지 않으면 계산에 문제가 없습니다. 깊이가 크면 대략적인 계산을 진행해야 합니다. 대략적인 계산을 위한 공식을 도출할 수 있습니다.
나는 여전히 공식으로 시작할 것이다. 최적의 f에 대한 공식을 만드십시오. 내 자신의 데이터와 다른 깊이의 계산에 따라 이미 수행했지만. 깊이가 크지 않으면 계산에 문제가 없습니다. 깊이가 크면 대략적인 계산을 진행해야 합니다. 대략적인 계산을 위한 공식을 도출할 수 있습니다.
분명한. 내가 지켜볼게. 내 말은, 공식이 전혀 정확합니까? 처음에는?
맞는거같은데 음의 부호가 붙은 "Deal" 변수도 있고... "average" Expert Advisor에서 연산을 살펴보겠다... 당분간 f값은 일정하다 이 테스트를 거친 Expert Advisor에서 0.99와 같습니다. ...
기하 평균을 계산하는 주술사.
:-))) 이제야 이 공식을 (기본적으로 GURU와 공식을 신뢰 하는 데 익숙했기 때문에) 이 공식을 읽고 다음 그림, 즉 모순, 즉 모순을 얻습니다.
여기 - 밑줄 참조...
그리고 여기 - 로그 탭에서 의도적으로 거래당 최대 손실을 10,000으로 증가시켜 공식의 제수가 더 크고 오버플로가 없도록 했습니다.
결과적으로 다음 그림이 나타납니다.
저것들. 밑줄 참조 - f=0.9, 위쪽으로 0.01씩 증가 - 맨 윗줄에 f= 0.99 값이 있습니다.
모든 것이 정확하다는 것이 밝혀졌습니다. 그런 다음 그의 책에서 위의 공식에 따르면 TWR 값은 f = 1에서 최대값을 가지며 이것은
그에 따르면 기본적으로 f가 증가함에 따라 TWR의 값에 해당하지 않습니다. 그의 책 ( 발췌)에서 밑줄을 참조하십시오. f 가 증가함에 따라 TWR 변수도 그의 공식에 따라 고유하게 증가 합니다. 그리고 그는 반대를 씁니다. f가 0.01씩 증가하여 1.0으로 증가하면 TWR 변수의 값이 떨어질 것이라는 밑줄을 참조하십시오. 이것은 완전히 말도 안되는 소리입니다.
f는 공식에 인수로 포함되어 있으며, 클수록 곱할수록 ...
그게 다야. 저것들. 엉뚱한 글을 쓰시네요 (바로 확인하지 못한게 아쉽네요) ...
그의 글에 따르면 TWR은 항상 f = 1.0에서 공식에 참여하는 변수의 다른 값에 대해 "가장 높은 값"을 갖지만 이것은 사실이 아닙니다... :- )))
이 문제에 대해 어떻게 생각하십니까?
:-))) 이제서야 이 공식을 (기본적으로 GURU와 공식을 신뢰 하는 데 익숙했기 때문에) 다음 그림, 즉 모순, 즉 모순을 얻습니다.
여기 - 밑줄 참조...
그리고 여기 - 로그 탭에서 의도적으로 거래당 최대 손실을 10,000으로 증가시켜 공식의 제수가 더 크고 오버플로가 없도록 했습니다.
결과적으로 다음 그림이 나타납니다.
저것들. 밑줄 참조 - f=0.9, 위쪽으로 0.01씩 증가 - 맨 윗줄에 f= 0.99 값이 있습니다.
모든 것이 정확하다는 것이 밝혀졌습니다. 그런 다음 그의 책에서 위의 공식에 따르면 TWR 값은 f = 1에서 최대값을 가지며 이것은
그에 따르면 기본적으로 f가 증가함에 따라 TWR의 값에 해당하지 않습니다. 그의 책 ( 발췌)에서 밑줄을 참조하십시오. f 가 증가함에 따라 TWR 변수도 그의 공식에 따라 고유하게 증가 합니다. 그리고 그는 반대를 씁니다. f가 0.01씩 증가하여 1.0으로 증가하면 TWR 변수의 값이 떨어질 것이라는 밑줄을 참조하십시오. 이것은 완전히 말도 안되는 소리입니다.
f는 공식에 인수로 포함되어 있으며, 클수록 클수록 곱은 ...
그게 다야. 저것들. 엉뚱한 글을 씁니다 (바로 확인하지 못한게 아쉽네요) ...
그의 글에 따르면 TWR은 항상 f = 1.0에서 공식에 참여하는 변수의 다른 값에 대해 "가장 높은 값"을 갖지만 이것은 사실이 아닙니다... :- )))
이 문제에 대해 어떻게 생각하십니까?
나는 여전히 공식으로 시작할 것이다. 최적의 f에 대한 공식을 만드십시오. 내 자신의 데이터와 다른 깊이의 계산에 따라 이미 수행했지만. 깊이가 크지 않으면 계산에 문제가 없습니다. 깊이가 크면 대략적인 계산을 진행해야 합니다. 대략적인 계산을 위한 공식을 도출할 수 있습니다.
거래 - 거래 i의 이익 또는 손실(반대 기호...).
따라서 다음과 같이 밝혀졌습니다.
- 이익이 나면 TWR이 성장합니다.
- 손실이 발생하면 TWR이 떨어집니다.
따라서 TWR은 확실히 성장하지 않을 것입니다. 또는 모든 거래가 이익이 됩니다. 이는 우리가 가장 큰 로트를 선택한다는 것을 의미합니다! :)))
나는 여전히 공식으로 시작할 것이다. 최적의 f에 대한 공식을 만드십시오. 내 자신의 데이터와 다른 깊이의 계산에 따라 이미 수행했지만. 깊이가 크지 않으면 계산에 문제가 없습니다. 깊이가 크면 대략적인 계산을 진행해야 합니다. 대략적인 계산을 위한 공식을 도출할 수 있습니다.
분명한. 내가 지켜볼게. 내 말은, 공식이 전혀 정확합니까? 처음에는?
맞는거같은데 음의 부호가 붙은 "Deal" 변수도 있고... "average" Expert Advisor에서 연산을 살펴보겠다... 당분간 f값은 일정하다 이 테스트를 거친 Expert Advisor에서 0.99와 같습니다. ...
가장 큰 패자는 어디서 찾나요?? 아 ... 스스로에게 고의로 물어보는군요.
따라서 TWR은 확실히 성장하지 않을 것입니다. 또는 모든 거래가 이익이 됩니다. 이는 우리가 가장 큰 로트를 선택한다는 것을 의미합니다! :)))
우오오오오오!!! :-))) 팁을 주셔서 감사합니다. 저는 실제로 수익성 있는 거래의 90%를 보유하고 있습니다... :-))) 그래서 f = 0.99입니다. :-)))
"평균" EA를 사용하면 음수 부호가 있는 "거래" 변수도 있을 것입니다. 맞습니다. 나는 더 본다.
가장 큰 패자는 어디서 찾나요??
가장 큰 손실 - 올빼미를 테스트한 후 보고서에 "거래의 가장 큰 손실"이 있습니다.
과제는 무엇입니까?
우리는 최적화 기간 동안 테스트에서 + (15-20)% 앞으로 출시된 EA를 최적화하고, 보고서를 보고, 드인에서 최적의 f를 계산하고, 다음을 사용하여 발견된 값에 따라 로트 볼륨이 있는 데모 계정에 넣습니다. 기하 평균 최적 f 방법. 예고편의 30-32페이지.
가장 큰 손실 - 올빼미를 테스트한 후 보고서에 "거래의 가장 큰 손실"이 있습니다.
과제는 무엇입니까?
우리는 최적화 기간 동안 테스트에서 + (15-20)% 앞으로 출시된 EA를 최적화하고, 보고서를 보고, 드인에서 최적의 f를 계산하고, 다음을 사용하여 발견된 값에 따라 로트 볼륨이 있는 데모 계정에 넣습니다. 기하 평균 최적 f 방법.
기록에서 가져온 트랜잭션 중에서 프로그래밍 방식으로 이 값을 찾을 수 있습니다! ;)
이 매개 변수는 수식의 기호를 제외하고는 아무 영향도 미치지 않습니다.
프로그래밍 방식으로 이 값을 찾을 수 있습니다! ;)
그래서 나는 찾고 있습니다. 예고편의 30-32 페이지를 보세요. 내 이전 게시물을 in-inite에서 - 프로그래밍 방식으로 보고 찾고 있습니다. 그렇지 않으면 - 방법이 없습니다.
가장 큰 손실 - 올빼미를 테스트한 후 보고서에 "거래의 가장 큰 손실"이 있습니다.
과제는 무엇입니까?
우리는 최적화 기간 동안 테스트에서 + (15-20)% 앞으로 출시된 EA를 최적화하고, 보고서를 보고, 드인에서 최적의 f를 계산하고, 다음을 사용하여 발견된 값에 따라 로트 볼륨이 있는 데모 계정에 넣습니다. 기하 평균 최적 f 방법.
나중에 계산에서 즉시 계산으로 이동해야 합니다. 그리고 물론 최소 및 최대 위험을 입력합니다. 공식은 사전 정의된 매개변수에서 로트 크기를 변경할 수 있습니다. 로트 0을 사용하는 경우 가상 거래를 기반으로 계산해야 합니다.