143alex : 나를 용서하지만 이것을하십시오 - 1 개월에서 6 개월까지 터미널을 넣고 테스터의 매개 변수에 가장 적합한 옵션을 찾으십시오. 그리고 이 매개변수를 6일부터 오늘까지 실행합니다. 스튜디오에서 사진입니다.
특히 이 Expert Advisor의 주문은 내가 원하는 대로 무작위로 이루어지지 않고 원칙에 따라 엄격하게 따르기 때문에 나는 아무 것도 주장하지 않습니다. 2011년 1월 1일부터 2011년 6월 30일까지 테스트, 2011년 6월 24일부터 2011년 12월 24일까지, TF H4, 로트 0.1:
yosuf : 그런 다음 작업을 약간 변경해 보겠습니다. 즉, TP=SL+스프레드+커미션+N 포인트로 방향 측면에서 "헤드-테일" 원칙에 따라 무작위로 주문하는 어드바이저를 찾아야 합니다.
차트의 플롯에서 한 방향으로만 추세가 있다고 가정해 보겠습니다. 오르락 내리락 하지만 어디가 어디인지 미리 알지 못하지만 이 영역에서 추세 변화가 없을 것이라는 것은 알고 있습니다. 가장 단순한 매트. 추세 모델은 드리프트가 있는 랜덤 워크입니다. 이 지식을 얻기 위해 고정 TP와 SL로 시스템을 교환할 수 있습니다. 이익실현은 손절매보다 커야 하며 거래는 코인으로 열 수 있습니다. 그러나 가장 좋은 해결책은 첫 번째 구매, 두 번째 판매, 세 번째 구매 등의 변경입니다. 충분 해.
두 번째 상황 - 사이트에 아파트가 있다는 것을 알고 있습니다. 가장 단순한 평면 모델은 표준 편차가 시간의 근보다 느리게 증가하는 랜덤 워크입니다. 수평 사인파형 플랫은 특수한 경우입니다(RMS는 시간이 지남에 따라 전혀 증가하지 않습니다). 이 경우 평균 회귀가 이상적입니다. 즉, 과매수/과매도 영역에서 평균 방향으로 거래하는 것입니다. 예를 들어 시스템은 볼린저 밴드입니다. 그러나 이상적인 옵션을 선택하지 않으면 임의의 시간에 임의의 방향으로 진입할 수 있습니다. 진입의 자의성은 이익실현 및 손절매의 가치로 보상될 수 있습니다. "잘못된" 항목이 많을수록 테이크 이익은 작아지고 손절매는 커야 합니다. 그러나 최악의 경우에 의존하고 고정된 TP<<SL 시스템을 사용할 수 있으며 이러한 섹션에서는 임의 항목 을 사용하더라도 여전히 이익을 얻을 수 있습니다.
일반적으로 진입 방향 및/또는 진입 시점이 중요하지 않은 시스템이 발생할 수 있습니다. 그러나 특정 속성이 있는 그래프 섹션에서만. 저것들. 가격이 얼마 동안 이러한 속성을 가질 것임을 미리 알아야 합니다. 이것이 몇 년의 긴 섹션이 될 것이라고 기대하는 것은 어리석은 일입니다. 물론 순전히 우연일 수도 있습니다. 필터가 필요합니다 - 시장에서 원하는 속성을 기대할 때.
차트의 플롯에서 한 방향으로만 추세가 있다고 가정해 보겠습니다. 오르락 내리락 하지만 어디가 어디인지 미리 알지 못하지만 이 영역에서 추세 변화가 없을 것이라는 것은 알고 있습니다. 가장 단순한 매트. 추세 모델은 드리프트가 있는 랜덤 워크입니다. 이 지식을 얻기 위해 고정 TP와 SL로 시스템을 교환할 수 있습니다. 이익실현은 손절매보다 커야 하며 거래는 코인으로 열 수 있습니다. 그러나 가장 좋은 해결책은 첫 번째 구매, 두 번째 판매, 세 번째 구매 등의 변경입니다. 충분 해.
두 번째 상황 - 사이트에 아파트가 있다는 것을 알고 있습니다. 가장 단순한 평면 모델은 표준 편차가 시간의 근보다 느리게 증가하는 랜덤 워크입니다. 수평 사인파형 플랫은 특별한 경우입니다. 이 경우 평균 회귀가 이상적입니다. 즉, 과매수/과매도 영역에서 평균 방향으로 거래하는 것입니다. 예를 들어 시스템은 볼린저 밴드입니다. 그러나 이상적인 옵션을 선택하지 않으면 임의의 시간에 임의의 방향으로 진입할 수 있습니다. 진입의 자의성은 이익실현 및 손절매의 가치로 보상될 수 있습니다. "잘못된" 항목이 많을수록 테이크 이익은 작아지고 손절매는 커야 합니다.
일반적으로 진입 방향 및/또는 진입 시점이 중요하지 않은 시스템이 발생할 수 있습니다. 그러나 특정 속성이 있는 그래프 영역에서만. 저것들. 가격이 얼마 동안 이러한 속성을 가질 것임을 미리 알아야 합니다.
당신이 말하는 첫 번째 변형은 이 EA에 의해 구현되지만 두 번째 변형은 여기에 추가되어 시장의 다른 부분에서 시도되어야 합니다. 시장은 자연적이기보다 무작위적이라는 것을 확신하므로 접근 방식은 무작위적이어야 하며 성공의 무작위성을 감수해야 한다고 생각합니다. 시장이 순간과 방향의 관점에서 무작위 진입 에 어떻게 반응할지 봅시다. 긍정적 인 결과의 확률은 얼마입니까? 물론 최적화가 필요한 TP와 SL의 크기와 비율과 관련이 있을 것이다. 가장 중요한 것은 문제가 해결되면 "추측"하고, 계산하고, 순간과 진입 방향을 추측할 필요가 없다는 것입니다. 앞으로 TP와 SL을 랜덤으로 설치하는 옵션을 시도해볼 수는 있지만 실제로 어떻게 구현해야 할지 모르겠습니다.
Yusuf , 글쎄, 이것은 이미 유치원입니다. 당신은 거래의 규모를 고려하지 않고 수익성 있는 거래와 손실 거래의 비율로만 자신을 속이고 있습니다.
좋아, pf = 81/(3*8.72) = 3.1. 3(쉬움!)이 아닌 10개의 손실 거래가 있는 경우 시스템은 수익성이 없게 됩니다.
그렇긴 한데 최적화된 케이스를 보여줬고, 게다가 거의 같은 결과를 주는 옵션이 많아서 그 중 하나를 골랐다. 일반적으로 최적화가 필요한 시스템은 처음부터 파멸이라고 생각하므로 모든 매개변수를 무작위로 설정하려고 합니다. 성공은 무작위이지만 이 시스템에 더 많은 안정성이 있어야 한다고 생각합니다. 시장은 우리에게 다른 선택의 여지를 남기지 않습니다. 패턴 중 트렌드만 사용할 수 있습니다.
yosuf : 당신이 말하는 첫 번째 변형은 이 EA에 의해 구현되지만 두 번째 변형은 여기에 추가되어 시장의 다른 부분에서 시도되어야 합니다. 시장은 자연적이기보다 무작위적이라는 것을 확신하므로 접근 방식은 무작위적이어야 하며 성공의 무작위성을 감수해야 한다고 생각합니다. 시장이 순간과 방향의 관점에서 무작위 진입에 어떻게 반응할지 봅시다. 긍정적 인 결과의 확률은 얼마입니까? 물론 최적화가 필요한 TP와 SL의 크기와 비율과 관련이 있을 것이다. 가장 중요한 것은 문제가 해결되면 "추측"하고, 계산하고, 순간과 진입 방향을 추측할 필요가 없다는 것입니다. 앞으로 TP와 SL을 랜덤으로 설치하는 옵션을 시도해볼 수는 있지만 실제로 어떻게 구현해야 할지 모르겠습니다.
필터는 반드시 필요합니다. 시장에서 원하는 부동산을 기대할 때입니다. 가장 원시적인 버전에서 이것은 추세/평평한 지표입니다. 평균적으로 시장은 아파트로 추세를 보상합니다. 저것들. 거래 시점을 필터링하지 않고 항상 플랫 또는 추세 시스템만 거래하는 경우 한 사이트에서 받은 이익은 다른 사이트에서 손실로 보상되고 주식은 하향 드리프트(스프레드, 커미션, 등.). 추세일 때와 하루 중 시간이 평평할 때 가장 단순한 필터입니다. 다른 필터도 있습니다. 그들 없이는 모두 장난입니다 :)
yosuf : 그렇긴 한데 최적화된 케이스를 보여줬고, 게다가 거의 같은 결과를 주는 옵션이 많아서 그 중 하나를 골랐다. 일반적으로 최적화가 필요한 시스템은 처음부터 파멸이라고 생각하기 때문에 모든 매개변수를 무작위로 설정 하려고 합니다. 성공은 무작위이지만 이 시스템에 더 많은 안정성이 있어야 한다고 생각합니다. 시장은 우리에게 다른 선택의 여지를 남기지 않습니다. 패턴 중 트렌드만 사용할 수 있습니다.
시스템을 최적화하거나 매개변수를 임의로 설정하는 것은 중요하지 않습니다. ("재킷의 색상" 으로 시장의 움직임을 예측할 수 없습니다)
초기 실수는 가격 변동과 신호 사이에 가설과 논리적 관계를 구축하려고 하지 않는다는 것입니다.
거래자가 처음에 신호와 가격 변동 사이의 인과 관계에 대해 생각하지 않으면 다음이 그를 기다리고 있습니다.
그는 이익을 가져다주는 다양한 알고리즘을 찾을 것입니다.
먼저 그는 앞으로 테스트가 필요하다는 것을 이해하고 데모 계정에 대한 예비 테스트가 필요할 수 있습니다.
그리고 고문은 무작위로 이루어진 거래보다 더 나은 효율성을 보여주지 않을 것입니다.
또한 그는 최상의 전략을 선택하는 기준을 복잡하게 만들 것입니다.
그리고 매번 그는 이러한 기준이 작동하지 않는지 확인한 다음 자신의 자격이 자신의 창작물을 평가하기에 충분할 때까지 알고리즘과 선택 기준을 점점 더 복잡하게 만드는 "무한 주기"에 들어갈 것입니다.
그의 활동의 부작용은 원칙적으로 투자자를 유치할 수 있는 다른 구직자 사이의 PR이지만 이것은 더 이상 과학이 아닙니다. 이것이 판매의 기술입니다.
yosuf : 시장은 우리에게 다른 선택의 여지를 남기지 않습니다. 패턴 중 트렌드만 사용할 수 있습니다.
물론 일련의 인용문에 대해 대수학만 다룬다면 결과적으로 인용문을 얻을 수 있습니다. 그리고 이것은 과거에서 한 막대를 빼내어 과거에 이 막대를 따라 시장이 어떤 방향으로 움직였느냐고 묻는 것과 같습니다. ))) 제로 바에서도 같은 일이 일어날 것입니다. 시장에 대한 질적인 그림을 얻기 위해 많은 양의 인용문을 결코 뛰어넘지 못할 것입니다. 그리고 트렌드라는 개념 자체도 무너질 것입니다. 이미 귀에 들리지 않는 정의(예: 저음과 고음의 교대)도 지역적 특성을 갖기 때문입니다. 따라서 이익도 지역적일 것입니다. 이것은 돈에 대한 열망이 계속해서 특정 차량에 대해 가능한 한 가장 큰 기대치를 찾는 것으로 되돌아가서 "avso"가 더 자주 발생함을 의미합니다. )))
artikul : 물론 일련의 인용문에 대해 대수학만 다룬다면 결과적으로 인용문을 얻을 수 있습니다. 그리고 이것은 과거에서 한 막대를 빼내어 과거에 이 막대를 따라 시장이 어떤 방향으로 움직였느냐고 묻는 것과 같습니다. ))) 제로 바에서도 같은 일이 일어날 것입니다. 시장에 대한 질적인 그림을 얻기 위해 많은 양의 인용문을 결코 뛰어넘지 못할 것입니다. 그리고 트렌드라는 개념 자체도 무너질 것입니다. 이미 귀에 들리지 않는 정의(예: 저음과 고음의 교대)도 지역적 특성을 갖기 때문입니다. 따라서 이익도 지역적일 것입니다. 이것은 돈에 대한 욕구가 계속해서 특정 차량에 대해 가능한 한 가장 큰 기대치를 찾는 검색으로 되돌아가서 "avso"가 더 자주 발생함을 의미합니다. )))
맞습니다. 게다가 각 눈금 이 전체 회귀선(18)을 끌어낼 수 있다는 사실에 놀랐습니다. 즉, 회고에 기록된 역사를 기술적으로 그리고 정확하게 설명합니다. 시장이 아니면 어디서도 만날 수 없는 과거의 가격. 따라서 회귀선은 한 틱에도 대응할 수 없기 때문에 예측할 수 없습니다. 이론적으로 이 선은 모든 진드기에 그렇게 열성적으로 반응해서는 안 됩니다. 이것은 일어나지 않습니다. 각 틱의 힘은 정말 강력합니다! 이 현상은 수정된 지표, 즉 우리는 몸의 각 부분이 유기체 전체보다 약하지 않은 괴물을 다루고 있습니다.
나를 용서하지만 이것을하십시오 - 1 개월에서 6 개월까지 터미널을 넣고 테스터의 매개 변수에 가장 적합한 옵션을 찾으십시오. 그리고 이 매개변수를 6일부터 오늘까지 실행합니다. 스튜디오에서 사진입니다.
특히 이 Expert Advisor의 주문은 내가 원하는 대로 무작위로 이루어지지 않고 원칙에 따라 엄격하게 따르기 때문에 나는 아무 것도 주장하지 않습니다. 2011년 1월 1일부터 2011년 6월 30일까지 테스트, 2011년 6월 24일부터 2011년 12월 24일까지, TF H4, 로트 0.1:
다시:
매개변수가 어떻게 변경되는지에 관계없이 700번의 거래에서 거의 동일한 빈도의 수익 및 손실 빈도를 제공하는 시스템이 있습니다. 그래서?
매개변수에 대한 모든 가능한 옵션(총 10,000개 옵션)을 테스트한 후 "640 이상 60 이상"의 단일 사례가 발생하지 않을 가능성이 무엇인지 알고 싶습니까?
확률을 추정할 수 있는데 왜 필요한가요?
2 yosuf: 당신은 아주 끈질깁니다. 마지막 사진의 SL/TP 비율은 얼마인가요?
Yusuf , 글쎄, 이것은 이미 유치원입니다. 당신은 거래의 규모를 고려하지 않고 수익성 있는 거래와 손실 거래의 비율로만 자신을 속이고 있습니다.
좋아, pf = 81/(3*8.72) = 3.1. 3(쉬움!)이 아닌 10개의 손실 거래가 있는 경우 시스템은 수익성이 없게 됩니다.
그런 다음 작업을 약간 변경해 보겠습니다. 즉, TP=SL+스프레드+커미션+N 포인트로 방향 측면에서 "헤드-테일" 원칙에 따라 무작위로 주문하는 어드바이저를 찾아야 합니다.
차트의 플롯에서 한 방향으로만 추세가 있다고 가정해 보겠습니다. 오르락 내리락 하지만 어디가 어디인지 미리 알지 못하지만 이 영역에서 추세 변화가 없을 것이라는 것은 알고 있습니다. 가장 단순한 매트. 추세 모델은 드리프트가 있는 랜덤 워크입니다. 이 지식을 얻기 위해 고정 TP와 SL로 시스템을 교환할 수 있습니다. 이익실현은 손절매보다 커야 하며 거래는 코인으로 열 수 있습니다. 그러나 가장 좋은 해결책은 첫 번째 구매, 두 번째 판매, 세 번째 구매 등의 변경입니다. 충분 해.
두 번째 상황 - 사이트에 아파트가 있다는 것을 알고 있습니다. 가장 단순한 평면 모델은 표준 편차가 시간의 근보다 느리게 증가하는 랜덤 워크입니다. 수평 사인파형 플랫은 특수한 경우입니다(RMS는 시간이 지남에 따라 전혀 증가하지 않습니다). 이 경우 평균 회귀가 이상적입니다. 즉, 과매수/과매도 영역에서 평균 방향으로 거래하는 것입니다. 예를 들어 시스템은 볼린저 밴드입니다. 그러나 이상적인 옵션을 선택하지 않으면 임의의 시간에 임의의 방향으로 진입할 수 있습니다. 진입의 자의성은 이익실현 및 손절매의 가치로 보상될 수 있습니다. "잘못된" 항목이 많을수록 테이크 이익은 작아지고 손절매는 커야 합니다. 그러나 최악의 경우에 의존하고 고정된 TP<<SL 시스템을 사용할 수 있으며 이러한 섹션에서는 임의 항목 을 사용하더라도 여전히 이익을 얻을 수 있습니다.
일반적으로 진입 방향 및/또는 진입 시점이 중요하지 않은 시스템이 발생할 수 있습니다. 그러나 특정 속성이 있는 그래프 섹션에서만. 저것들. 가격이 얼마 동안 이러한 속성을 가질 것임을 미리 알아야 합니다. 이것이 몇 년의 긴 섹션이 될 것이라고 기대하는 것은 어리석은 일입니다. 물론 순전히 우연일 수도 있습니다. 필터가 필요합니다 - 시장에서 원하는 속성을 기대할 때.
차트의 플롯에서 한 방향으로만 추세가 있다고 가정해 보겠습니다. 오르락 내리락 하지만 어디가 어디인지 미리 알지 못하지만 이 영역에서 추세 변화가 없을 것이라는 것은 알고 있습니다. 가장 단순한 매트. 추세 모델은 드리프트가 있는 랜덤 워크입니다. 이 지식을 얻기 위해 고정 TP와 SL로 시스템을 교환할 수 있습니다. 이익실현은 손절매보다 커야 하며 거래는 코인으로 열 수 있습니다. 그러나 가장 좋은 해결책은 첫 번째 구매, 두 번째 판매, 세 번째 구매 등의 변경입니다. 충분 해.
두 번째 상황 - 사이트에 아파트가 있다는 것을 알고 있습니다. 가장 단순한 평면 모델은 표준 편차가 시간의 근보다 느리게 증가하는 랜덤 워크입니다. 수평 사인파형 플랫은 특별한 경우입니다. 이 경우 평균 회귀가 이상적입니다. 즉, 과매수/과매도 영역에서 평균 방향으로 거래하는 것입니다. 예를 들어 시스템은 볼린저 밴드입니다. 그러나 이상적인 옵션을 선택하지 않으면 임의의 시간에 임의의 방향으로 진입할 수 있습니다. 진입의 자의성은 이익실현 및 손절매의 가치로 보상될 수 있습니다. "잘못된" 항목이 많을수록 테이크 이익은 작아지고 손절매는 커야 합니다.
일반적으로 진입 방향 및/또는 진입 시점이 중요하지 않은 시스템이 발생할 수 있습니다. 그러나 특정 속성이 있는 그래프 영역에서만. 저것들. 가격이 얼마 동안 이러한 속성을 가질 것임을 미리 알아야 합니다.
Yusuf , 글쎄, 이것은 이미 유치원입니다. 당신은 거래의 규모를 고려하지 않고 수익성 있는 거래와 손실 거래의 비율로만 자신을 속이고 있습니다.
좋아, pf = 81/(3*8.72) = 3.1. 3(쉬움!)이 아닌 10개의 손실 거래가 있는 경우 시스템은 수익성이 없게 됩니다.
당신이 말하는 첫 번째 변형은 이 EA에 의해 구현되지만 두 번째 변형은 여기에 추가되어 시장의 다른 부분에서 시도되어야 합니다. 시장은 자연적이기보다 무작위적이라는 것을 확신하므로 접근 방식은 무작위적이어야 하며 성공의 무작위성을 감수해야 한다고 생각합니다. 시장이 순간과 방향의 관점에서 무작위 진입에 어떻게 반응할지 봅시다. 긍정적 인 결과의 확률은 얼마입니까? 물론 최적화가 필요한 TP와 SL의 크기와 비율과 관련이 있을 것이다. 가장 중요한 것은 문제가 해결되면 "추측"하고, 계산하고, 순간과 진입 방향을 추측할 필요가 없다는 것입니다. 앞으로 TP와 SL을 랜덤으로 설치하는 옵션을 시도해볼 수는 있지만 실제로 어떻게 구현해야 할지 모르겠습니다.
필터는 반드시 필요합니다. 시장에서 원하는 부동산을 기대할 때입니다. 가장 원시적인 버전에서 이것은 추세/평평한 지표입니다. 평균적으로 시장은 아파트로 추세를 보상합니다. 저것들. 거래 시점을 필터링하지 않고 항상 플랫 또는 추세 시스템만 거래하는 경우 한 사이트에서 받은 이익은 다른 사이트에서 손실로 보상되고 주식은 하향 드리프트(스프레드, 커미션, 등.). 추세일 때와 하루 중 시간이 평평할 때 가장 단순한 필터입니다. 다른 필터도 있습니다. 그들 없이는 모두 장난입니다 :)
그렇긴 한데 최적화된 케이스를 보여줬고, 게다가 거의 같은 결과를 주는 옵션이 많아서 그 중 하나를 골랐다. 일반적으로 최적화가 필요한 시스템은 처음부터 파멸이라고 생각하기 때문에 모든 매개변수를 무작위로 설정 하려고 합니다. 성공은 무작위이지만 이 시스템에 더 많은 안정성이 있어야 한다고 생각합니다. 시장은 우리에게 다른 선택의 여지를 남기지 않습니다. 패턴 중 트렌드만 사용할 수 있습니다.
시스템을 최적화하거나 매개변수를 임의로 설정하는 것은 중요하지 않습니다. ("재킷의 색상" 으로 시장의 움직임을 예측할 수 없습니다)
초기 실수는 가격 변동과 신호 사이에 가설과 논리적 관계를 구축하려고 하지 않는다는 것입니다.
거래자가 처음에 신호와 가격 변동 사이의 인과 관계에 대해 생각하지 않으면 다음이 그를 기다리고 있습니다.
그는 이익을 가져다주는 다양한 알고리즘을 찾을 것입니다.
먼저 그는 앞으로 테스트가 필요하다는 것을 이해하고 데모 계정에 대한 예비 테스트가 필요할 수 있습니다.
그리고 고문은 무작위로 이루어진 거래보다 더 나은 효율성을 보여주지 않을 것입니다.
또한 그는 최상의 전략을 선택하는 기준을 복잡하게 만들 것입니다.
그리고 매번 그는 이러한 기준이 작동하지 않는지 확인한 다음 자신의 자격이 자신의 창작물을 평가하기에 충분할 때까지 알고리즘과 선택 기준을 점점 더 복잡하게 만드는 "무한 주기"에 들어갈 것입니다.
그의 활동의 부작용은 원칙적으로 투자자를 유치할 수 있는 다른 구직자 사이의 PR이지만 이것은 더 이상 과학이 아닙니다. 이것이 판매의 기술입니다.
시장은 우리에게 다른 선택의 여지를 남기지 않습니다. 패턴 중 트렌드만 사용할 수 있습니다.
물론 일련의 인용문에 대해 대수학만 다룬다면 결과적으로 인용문을 얻을 수 있습니다. 그리고 이것은 과거에서 한 막대를 빼내어 과거에 이 막대를 따라 시장이 어떤 방향으로 움직였느냐고 묻는 것과 같습니다. ))) 제로 바에서도 같은 일이 일어날 것입니다. 시장에 대한 질적인 그림을 얻기 위해 많은 양의 인용문을 결코 뛰어넘지 못할 것입니다. 그리고 트렌드라는 개념 자체도 무너질 것입니다. 이미 귀에 들리지 않는 정의(예: 저음과 고음의 교대)도 지역적 특성을 갖기 때문입니다. 따라서 이익도 지역적일 것입니다. 이것은 돈에 대한 욕구가 계속해서 특정 차량에 대해 가능한 한 가장 큰 기대치를 찾는 검색으로 되돌아가서 "avso"가 더 자주 발생함을 의미합니다. )))