Реter Konow : 유서프가 내 말에 동의할지 모르겠지만 시장의 규칙성은 일시적인 것 같다. 그것들은 그것들을 일으킨 요인들과 함께 특정 순간에 일어나고 사라집니다. 일시적인 패턴을 잡으면 벌 수 있지만, 항상 한 가지 패턴에 앉아 있으면 잃을 수 밖에 없습니다.
동의하지만 단계적으로 수행해야 합니다. 첫 번째 단계에서는 위 그림과 같이 주요 이론이나 아이디어를 기반으로 하는 병합되지 않지만 수익성이 높지 않은 Expert Advisor를 만들어야 합니다. 두 번째 단계에서는 이 이론이 역사의 특정 영역에서 작동하지 않은 이유를 찾고 그 이유를 찾습니다.
저에게 항소가 제기되지는 않았지만, 저는 시장의 규칙성이 일시적이라는 의견에 동의하지 않습니다. 일정하고 규칙적입니다. 100주년 그래프를 보십시오))))).
나는 일시적으로 영향을 미치기도 하는 무작위적이지만 중요한 요인에 대한 가격의 일시적 종속성 또는 상관관계 패턴에 대해 이야기하고 있습니다. 어떤 것이 일정한 시간에 사람들의 마음에 영향을 미치고, 그것들은 일정한 방식으로 시장의 움직임과 상황을 변화시킨다. 그러면 요인이 약해지고 패턴이 사라집니다.
동의하지만 단계적으로 수행해야 합니다. 첫 번째 단계에서는 위 그림과 같이 주요 이론이나 아이디어를 기반으로 하는 병합되지 않지만 수익성이 높지 않은 Expert Advisor를 만들어야 합니다. 두 번째 단계에서는 이 이론이 역사의 특정 영역에서 작동하지 않은 이유를 찾고 그 이유를 찾습니다.
일관성은 성공의 길입니다. 네가 옳아.
우리는 현실에서 무엇을 봅니까?
시장은 당신에게 하루에 100% 삭감할 수 있는 기회를 제공하며 대부분은 실제 위협에 주의를 기울이지 않고 지금 이 기회를 이용하기를 원합니다.
과거 데이터에 대한 논리를 완성하려면 Expert Advisor 최적화 가 필요합니다. 그것 없이는 할 수 없습니다. 그러나 그것이 고문의 논리에 있는 누락을 대체해서는 안 됩니다. 최적화할 매개변수의 최소 개수가 있어야 합니다. 그 중 N - 샘플 크기가 두드러집니다. 당신은 그와 매우 조심해야합니다. 이 매개변수는 N을 변경하여 모든 TS를 이익으로 만들 수 있으며 어디가 참인지는 명확하지 않습니다. 일반적으로 이 매개변수로 많은 것이 명확하지 않으며 이론가들은 침묵합니다.
동의하지만 단계적으로 수행해야 합니다. 첫 번째 단계에서는 위의 그림과 같이 주요 이론이나 아이디어를 기반으로 하는 병합되지 않지만 수익성이 높지 않은 Expert Advisor를 만들어야 합니다. 두 번째 단계에서는 이 이론이 역사의 특정 영역에서 작동하지 않은 이유를 찾고 그 이유를 찾습니다.
여기에 전적으로 동의합니다. 이것이 Expert Advisor 개발의 "핵심"입니다 . 그러나 핵심 외에도 유용하고 효과적인 속성이 있습니다. 나는 미래의 Expert Advisors에서 그들을 보려고 노력합니다. "핵심"(전략)보다 더 필요하다고 생각합니다. 우리는 시장에서 이익을 얻는 방향뿐만 아니라 시장에서 고문을 찾는 일반 사용자로부터 이익을 얻는 방향으로 발전하기 위해 우리 영역이 필요합니다. 일반적으로 개발자-판매자의 이익을 생각합니다. 창작 공간을 확장해야 합니다.
Реter Konow : 나는 일시적으로 영향을 미치기도 하는 무작위적이지만 중요한 요인에 대한 가격의 일시적 종속성 또는 상관관계 패턴에 대해 이야기하고 있습니다. 어떤 것이 일정한 시간에 사람들의 마음에 영향을 미치고, 그것들은 일정한 방식으로 시장의 움직임과 상황을 변화시킨다. 그러면 요인이 약해지고 패턴이 사라집니다.
주요 질문은 다음과 같습니다. 거래 전략 외에 Expert Advisors에 포함될 수 있는 것은 무엇입니까?
그것이 잘되고 당신이 할 수 있다면 - 인공 지능과 유전자 알고리즘 의 하이브리드와 같은 것은 무엇입니까? 자체적으로 네트워크(포럼, 블로그 등)를 뒤지고 기술 사양을 작성한 다음 고문 코드를 작성합니다. 기술 사양에 따라 테스트하고 최적화합니다. 그리고 끊임없이, 24시간 내내. 잠재적으로 수익성이 있는 것 - 그는 거래를 시작합니다(중개인 및 계정 유형을 선택하고 잔액을 보충합니다(필요한 경우). 그는 또한 통신할 수 있어야 합니다(Skype, Viber 등).
과거 데이터에 대한 논리를 완성하려면 Expert Advisor 최적화 가 필요합니다. 그것 없이는 할 수 없습니다. 그러나 그것이 고문의 논리에 있는 누락을 대체해서는 안 됩니다. 최적화할 매개변수의 최소 개수가 있어야 합니다. 그 중 N - 샘플 크기가 두드러집니다. 당신은 그와 매우 조심해야합니다. 이 매개변수는 N을 변경하여 모든 TS를 이익으로 만들 수 있으며 어디가 참인지는 명확하지 않습니다. 일반적으로 이 매개변수로 많은 것이 명확하지 않으며 이론가들은 침묵합니다.
불명확하고, 풀 수 없고, 끌어내리는 경향이 있습니다. 작업에서 전체 알고리즘의 중요성에도 불구하고 TS에서 제외합니다.
유서프가 내 말에 동의할지 모르겠지만 시장의 규칙성은 일시적인 것 같다. 그것들은 그것들을 일으킨 요인들과 함께 특정 순간에 일어나고 사라집니다. 일시적인 패턴을 잡으면 벌 수 있지만, 항상 한 가지 패턴에 앉아 있으면 잃을 수 밖에 없습니다.
동의하지만 단계적으로 수행해야 합니다. 첫 번째 단계에서는 위 그림과 같이 주요 이론이나 아이디어를 기반으로 하는 병합되지 않지만 수익성이 높지 않은 Expert Advisor를 만들어야 합니다. 두 번째 단계에서는 이 이론이 역사의 특정 영역에서 작동하지 않은 이유를 찾고 그 이유를 찾습니다.
상인 거래
최적화가 필요한 이유는 무엇입니까?
그러나 이 포럼에서 대화의 주요 주제는 최적화입니다. 여기에서 나는 결론을 내립니다.
당신이 옳은 것 같다. 그리고 유료 기반의 올바른 접근 방식도 있습니다. 그러나 그 자신은 최소한 작은 프로그래머여야 합니다.
맞습니다. 프로그래머의 재능과 작업은 존중되어야하며 F. Kirkorov의 노래보다 어렵습니다.
저에게 항소가 제기되지는 않았지만, 저는 시장의 규칙성이 일시적이라는 의견에 동의하지 않습니다. 일정하고 규칙적입니다. 100주년 그래프를 보십시오))))).
동의하지만 단계적으로 수행해야 합니다. 첫 번째 단계에서는 위 그림과 같이 주요 이론이나 아이디어를 기반으로 하는 병합되지 않지만 수익성이 높지 않은 Expert Advisor를 만들어야 합니다. 두 번째 단계에서는 이 이론이 역사의 특정 영역에서 작동하지 않은 이유를 찾고 그 이유를 찾습니다.
일관성은 성공의 길입니다. 네가 옳아.
우리는 현실에서 무엇을 봅니까?
시장은 당신에게 하루에 100% 삭감할 수 있는 기회를 제공하며 대부분은 실제 위협에 주의를 기울이지 않고 지금 이 기회를 이용하기를 원합니다.
그러나 이 포럼에서 대화의 주요 주제는 최적화입니다. 여기에서 나는 결론을 내립니다.
과거 데이터에 대한 논리를 완성하려면 Expert Advisor 최적화 가 필요합니다. 그것 없이는 할 수 없습니다. 그러나 그것이 고문의 논리에 있는 누락을 대체해서는 안 됩니다. 최적화할 매개변수의 최소 개수가 있어야 합니다. 그 중 N - 샘플 크기가 두드러집니다. 당신은 그와 매우 조심해야합니다. 이 매개변수는 N을 변경하여 모든 TS를 이익으로 만들 수 있으며 어디가 참인지는 명확하지 않습니다. 일반적으로 이 매개변수로 많은 것이 명확하지 않으며 이론가들은 침묵합니다.
동의하지만 단계적으로 수행해야 합니다. 첫 번째 단계에서는 위의 그림과 같이 주요 이론이나 아이디어를 기반으로 하는 병합되지 않지만 수익성이 높지 않은 Expert Advisor를 만들어야 합니다. 두 번째 단계에서는 이 이론이 역사의 특정 영역에서 작동하지 않은 이유를 찾고 그 이유를 찾습니다.
나는 일시적으로 영향을 미치기도 하는 무작위적이지만 중요한 요인에 대한 가격의 일시적 종속성 또는 상관관계 패턴에 대해 이야기하고 있습니다. 어떤 것이 일정한 시간에 사람들의 마음에 영향을 미치고, 그것들은 일정한 방식으로 시장의 움직임과 상황을 변화시킨다. 그러면 요인이 약해지고 패턴이 사라집니다.
시장은 무작위가 아닙니다. 그는 규칙적이다. 사용자의 99%는 무작위입니다.
주요 질문은 다음과 같습니다. 거래 전략 외에 Expert Advisors에 포함될 수 있는 것은 무엇입니까?
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과거 데이터에 대한 논리를 완성하려면 Expert Advisor 최적화 가 필요합니다. 그것 없이는 할 수 없습니다. 그러나 그것이 고문의 논리에 있는 누락을 대체해서는 안 됩니다. 최적화할 매개변수의 최소 개수가 있어야 합니다. 그 중 N - 샘플 크기가 두드러집니다. 당신은 그와 매우 조심해야합니다. 이 매개변수는 N을 변경하여 모든 TS를 이익으로 만들 수 있으며 어디가 참인지는 명확하지 않습니다. 일반적으로 이 매개변수로 많은 것이 명확하지 않으며 이론가들은 침묵합니다.
불명확하고, 풀 수 없고, 끌어내리는 경향이 있습니다. 작업에서 전체 알고리즘의 중요성에도 불구하고 TS에서 제외합니다.