수익성 있는 거래가 발생하면 이론적으로 로트를 곱하여 시스템을 이익으로 끌어낼 수 있습니다.
수학적 관점에서 당신은 틀렸습니다.
가격이라고 부를 임의의 프로세스를 고려하십시오. p[i]=sum{j=0..i; r[j]}, 여기서 r[i]~N(0,1) 및 E(r[i]*r[j])=delta(ij). 각 기간이 끝날 때 이익을 취하는 매수 후 보유 전략을 고려하십시오. i의 순간에 구매가 있고, 그 순간 (i+1) - 이익은 r[i+1]의 양으로 고정됩니다. 일정 기간 동안 수익을 낼 확률(i;i+1]은 1/2입니다(가격을 설명하는 프로세스 유형에 따라 다름). 또한 자본 관리 전략 m[i]=M(p [i], ..., p[0 ], r[i], ..., r[0])>=0. m[i]를 고려하면 시간(i+1)에서의 이익은 동일합니다. to m[i]*r[i+1]. 균형, 자금 관리 m[i] 및 가격 p[i]의 프로세스를 연결하는 Ito 적분을 작성한 다음 평균 값을 계산하여 진술을 반증할 수 있습니다. 프로세스 m[i]의 선택에 관계없이 0과 같은 이 적분의
1. 거래 결과의 순서(보수 가치에 의해 제거됨)가 말하자면 백색 잡음이 아닌 경우, 즉 거래 결과 사이에 상관 관계가 있는 경우. 이 경우 이러한 상관 관계를 찾아 중화 하여 사용하는 것이 필요합니다(바로 아래).
2. 모두 동일하게 거래 순서에 상관 관계가 없다면 거래 전의 가격 행동 또는 적어도 하루 중 시간과 다른 요인과의 상관 관계를 보는 것이 좋습니다(일반 사람들 - 필터 ). 글쎄, 이미 상상력을위한 무한한 분야가 있습니다. 사실, 당신은 새로운 차량을 만들 수 있습니다.
선형 종속성으로 제한할 필요는 없습니다. 시간(t-1)의 거래와 시간(t) 의 거래의 공동 이익 분포를 분석합니다. 또는 다른 요인과의 공동 분포(이것은 귀하의 요점 #2의 일반화입니다).
가격이라고 부를 임의의 프로세스를 고려하십시오. p[i]=sum{j=0..i; r[j]}, 여기서 r[i]~N(0,1) 및 E(r[i]*r[j])=delta(ij). 각 기간이 끝날 때 이익을 취하는 매수 후 보유 전략을 고려하십시오. i의 순간에 구매가 있고, 시간의 순간 (i+1) - 이익은 r[i+1]의 양으로 고정됩니다. 일정 기간 동안 수익을 낼 확률(i;i+1]은 1/2입니다(가격을 설명하는 프로세스 유형에 따라 다름). 또한 자본 관리 전략 m[i]=M(p [i], ..., p[0 ], r[i], ..., r[0])>=0. m[i]를 고려하면 시간(i+1)에서의 이익은 동일합니다. to m[i]*r[i+1]. 균형, 자금 관리 m[i] 및 가격 p[i]의 프로세스를 연결하는 Ito 적분을 작성한 다음 평균 값을 계산하여 진술을 반박할 수 있습니다. 프로세스 m[i]의 선택에 관계없이 0과 같은 이 적분의
지금까지 나는 적어도 더 높은 기간(H1 이상)에서 패턴을 포기했습니다. H1 이상에서 거래하는 것은 본질적으로 뉴스의 방향을 추측하는 것입니다. 안정적인 패턴이 존재하는 경우 M1-M5 시간 프레임, 즉 이미 발표된 뉴스에 대한 트레이더의 반응 패턴에 대해서만 시간 단위로 표시됩니다. 거기를 파야합니다. 더 높은 Forex 수학(복잡한 공식, 회귀, 푸리에, 신경망 등)으로 오랫동안 소란을 피우다가 실망하게 되었습니다. Forex에는 적용할 수 없습니다. 간단한 도구로 파이핑하는 것이 훨씬 쉽고 신뢰할 수 있는 결과를 제공합니다.
오히려 H1에서는 좀 더 안정적인 결과를 얻을 수 있었습니다. M1-M15에서는 규칙성의 범위가 스프레드의 크기에 비례하므로 스프레드 의 부하를 극복하기 위한 그리드의 어리석은 투쟁이 있습니다.
수익성 있는 거래가 발생하면 이론적으로 로트를 곱하여 시스템을 이익으로 끌어낼 수 있습니다.
수학적 관점에서 당신은 틀렸습니다.
가격이라고 부를 임의의 프로세스를 고려하십시오. p[i]=sum{j=0..i; r[j]}, 여기서 r[i]~N(0,1) 및 E(r[i]*r[j])=delta(ij). 각 기간이 끝날 때 이익을 취하는 매수 후 보유 전략을 고려하십시오. i의 순간에 구매가 있고, 그 순간 (i+1) - 이익은 r[i+1]의 양으로 고정됩니다. 일정 기간 동안 수익을 낼 확률(i;i+1]은 1/2입니다(가격을 설명하는 프로세스 유형에 따라 다름). 또한 자본 관리 전략 m[i]=M(p [i], ..., p[0 ], r[i], ..., r[0])>=0. m[i]를 고려하면 시간(i+1)에서의 이익은 동일합니다. to m[i]*r[i+1]. 균형, 자금 관리 m[i] 및 가격 p[i]의 프로세스를 연결하는 Ito 적분을 작성한 다음 평균 값을 계산하여 진술을 반증할 수 있습니다. 프로세스 m[i]의 선택에 관계없이 0과 같은 이 적분의
1. 거래 결과의 순서(보수 가치에 의해 제거됨)가 말하자면 백색 잡음이 아닌 경우, 즉 거래 결과 사이에 상관 관계가 있는 경우. 이 경우 이러한 상관 관계를 찾아 중화 하여 사용하는 것이 필요합니다(바로 아래).
2. 모두 동일하게 거래 순서에 상관 관계가 없다면 거래 전의 가격 행동 또는 적어도 하루 중 시간과 다른 요인과의 상관 관계를 보는 것이 좋습니다(일반 사람들 - 필터 ). 글쎄, 이미 상상력을위한 무한한 분야가 있습니다. 사실, 당신은 새로운 차량을 만들 수 있습니다.
선형 종속성으로 제한할 필요는 없습니다. 시간(t-1)의 거래와 시간(t) 의 거래의 공동 이익 분포를 분석합니다. 또는 다른 요인과의 공동 분포(이것은 귀하의 요점 #2의 일반화입니다).
수학적 관점에서 당신은 틀렸습니다.
가격이라고 부를 임의의 프로세스를 고려하십시오. p[i]=sum{j=0..i; r[j]}, 여기서 r[i]~N(0,1) 및 E(r[i]*r[j])=delta(ij). 각 기간이 끝날 때 이익을 취하는 매수 후 보유 전략을 고려하십시오. i의 순간에 구매가 있고, 시간의 순간 (i+1) - 이익은 r[i+1]의 양으로 고정됩니다. 일정 기간 동안 수익을 낼 확률(i;i+1]은 1/2입니다(가격을 설명하는 프로세스 유형에 따라 다름). 또한 자본 관리 전략 m[i]=M(p [i], ..., p[0 ], r[i], ..., r[0])>=0. m[i]를 고려하면 시간(i+1)에서의 이익은 동일합니다. to m[i]*r[i+1]. 균형, 자금 관리 m[i] 및 가격 p[i]의 프로세스를 연결하는 Ito 적분을 작성한 다음 평균 값을 계산하여 진술을 반박할 수 있습니다. 프로세스 m[i]의 선택에 관계없이 0과 같은 이 적분의
음... 수학을 배우러 가세요... 죄송합니다.
화내지 마세요 :)
선형 종속성으로 제한할 필요는 없습니다. 시간(t-1)의 거래와 시간(t)의 거래의 공동 이익 분포를 분석합니다. 또는 다른 요인과의 공동 분포(이것은 귀하의 요점 #2의 일반화입니다).
지금까지 나는 적어도 더 높은 기간(H1 이상)에서 패턴을 포기했습니다. H1 이상에서 거래하는 것은 본질적으로 뉴스의 방향을 추측하는 것입니다. 안정적인 패턴이 존재하는 경우 M1-M5 시간 프레임, 즉 이미 발표된 뉴스에 대한 트레이더의 반응 패턴에 대해서만 시간 단위로 표시됩니다. 거기를 파야합니다. 더 높은 Forex 수학(복잡한 공식, 회귀, 푸리에, 신경망 등)으로 오랫동안 소란을 피우다가 실망하게 되었습니다. Forex에는 적용할 수 없습니다. 간단한 도구로 파이핑하는 것이 훨씬 쉽고 신뢰할 수 있는 결과를 제공합니다.
오히려 H1에서는 좀 더 안정적인 결과를 얻을 수 있었습니다. M1-M15에서는 규칙성의 범위가 스프레드의 크기에 비례하므로 스프레드 의 부하를 극복하기 위한 그리드의 어리석은 투쟁이 있습니다.
아니면 스프레드를 고려하지 않고 그리드를 훈련합니까?
오히려 H1에서는 좀 더 안정적인 결과를 얻을 수 있었습니다. M1-M15에서 규칙성의 범위는 말하자면 스프레드의 크기에 비례하므로 스프레드의 부하를 극복하기 위한 그리드의 어리석은 투쟁이 있습니다.
아니면 스프레드를 고려하지 않고 그리드를 훈련합니까?
M1-M15에는 그물이 없습니다. 그리고 나는 더 이상 네트워크를 하지 않습니다. 그들은 느리고 그들에게서 거의 감각이 없습니다. Classic TA는 더 빠르고 안정적으로 작동합니다. 그리드에 대한 나의 관심은 이것을 본 후 특히 냉각되었습니다.
https://www.mql5.com/ru/forum/6256
M1-M15에는 그물이 없습니다. 그리고 나는 더 이상 네트워크를 하지 않습니다. 그들은 느리고 그들에게서 거의 의미가 없습니다. Classic TA는 더 빠르고 안정적으로 작동합니다. 그리드에 대한 나의 관심은 이것을 본 후 특히 냉각되었습니다.
https://www.mql5.com/ru/forum/6256
그리고 이것이 네트워크에 대한 태도에 어떤 영향을 미쳤습니까?
그리고 그리드로 작업하는 것보다 더 성공적이고 안정적으로(PM에서 할 수 있음) 핍을 할 수 있는 방법은 무엇입니까? :)
수학자 여러분, 여기에서 일어나십시오.
그래서:
가설적으로, 일정한 로트, 즉 pip MO가 양수이지만 스프레드가 0인 쏟아지는 전략이 있습니다.
1. 0차 스프레드가 아닌 경우에도 시스템이 쏟아지는 MM(마틴 파생상품 포함)을 선택할 수 있으며 그러한 MM은 무엇에 의존합니까?
2. 시스템이 더 이상 부을 수 없는 스프레드의 임계값 최대값을 계산할 수 있는 공식은 어떻게 생겼습니까?
스프레드를 존중하는 알고리즘으로 인해 설정에서 그리드 자체의 임계값에 도달하려고 할 수 있습니다.
그리고 아무 것도 변경하지 않고(결국 제로 스프레드 +에서) 스프레드에 상응하는 틱에서 스프레드 분석 메커니즘, 특히 움직임을 별도로 활성화할 수 있지만 여기에서는 요청이 필요합니다.
지금 당장 나는 Halt가 1.6-1.8 Spread의 H에서 신호 대 잡음비 = 1의 값을 발견했다고 말한 지점을 버릴 것입니다. 즉, 신호는 노이즈 위에서 구별될 수 있습니다.
따로 취하여 별도의 로직으로 그리드에 고정할 수 있습니다. 네, 스프레드 내 값(2x 스프레드)은 단순 분석에서는 별 차이가 없지만 귀하의 경우에는 적합할 수 있습니다. 결국, 의사 결정 논리는 이미 거기에 있습니다.
수수료 / 스프레드 수익을 줄입니다. 반대로 그는 당신과 비슷한 방법을 통해 유용한 신호의이 값 (그리고 이것은 이미 결과입니다)을 발견했을 수도 있습니다 (대조적으로). 즉, 단락 2에서와 같이 이 임계값 비율을 결정하는 방법을 찾았습니다.
그리고 선물의 경우 실질 거래량 + 실 스프레드의 분석이 더 나은 결과를 줄 것이라고 생각합니다.
https://www.mql5.com/ru/forum/115616/page14#154564 위에서 두 번째 게시물.
안녕하세요!
이 예측으로 돈을 버는 방식으로 삶은 예측할 수 없습니다.
하지만: "영감은 판매용이 아니라 원고를 판매할 수 있습니다." :)
그리드에 단단히 고정되어 있다면 느린 알고리즘보다 빠른 알고리즘을 찾으십시오. IMHO, 그 자체로 :)
최적화 시간을 분석하고 싶은 충동처럼 들리는데, 이는 가격과 결합되어야 합니다.