Konstantin : 역사상 어떤 패턴을 찾는 것보다 현재 시장에서 거래하고 돈을 버는 것이 더 쉽습니다)) 이것이 MT5의 알고리즘 트레이더를 다른 플랫폼과 구별하는 것입니다. 그들은 지속적으로 선택하고 선택하며 거래는 마이너스와 마이너스입니다...
사실, 내가 설명한 모델은 당신과 같은 결론을 암시합니다). 그 틀 내에서 우리는 현재 시장 상태에 대한 다소 정확한 이해를 바랄 뿐입니다. 사실 이것이 기술적 분석의 주된 목적이다. 실수는 불가피하고 우리 TS는 그로 인한 피해를 최소화해야 합니다(손실을 줄이고 이익을 실행)
시장 구조(마켓 메이커 또는 일부 대규모 거래자 그룹이 작동하는 방식)에 대한 이해를 기반으로 더 복잡한 모델(패턴을 고려하여)을 구축하는 것이 합리적입니다.
사실, 내가 설명한 모델은 당신과 같은 결론을 암시합니다). 그 틀 내에서 우리는 현재 시장 상태에 대한 다소 정확한 이해를 바랄 뿐입니다. 사실 이것이 기술적 분석의 주된 목적이다. 실수는 불가피하고 우리 TS는 그로 인한 피해를 최소화해야 합니다(손실을 줄이고 이익을 실행)
시장 구조(마켓 메이커 또는 일부 대규모 거래자 그룹이 작동하는 방식)에 대한 이해를 기반으로 더 복잡한 모델(패턴을 고려하여)을 구축하는 것이 합리적입니다.
역사에 대해 일하고 패턴(패턴)을 찾는 동시에 이익을 얻는 사람들, 예금에 1200만 개 이상의 울리는 동전을 보관)) 연간 최대 40%(플러스/마이너스)의 이익을 내고 있습니다. 모든 것에 대한 이 이익으로 충분함)) 현재 시장 상황에서 거래하는 것은 매우 위험하며 최적화에 적합하지 않습니다. 최적화를 시도하는 사람들은 동일한 통계의 많은 규칙(계절성 및 최소 전체 패턴)에서 벗어납니다. 히스토리에 수집된 데이터는 이전 논문을 기준으로 1년이며, 어떤 적합성 거래 알고리즘 의 개념을 위해서는 이러한 패턴이 적어도 수십 개 이상 수집되어야 하며, 또한 시계열이지만 가격이 정상적이지 않습니다. , 그것은 고정적이지 않으며, 인터넷에 방송되는 대다수의 거래 알고리즘은 이 요소를 전혀 고려하지 않습니다. 게다가 많은 사람들이 일반적으로 분포가 무엇인지 이해하지 못하고 여기에서 언급한 가우스 모델을 다음을 통해 적용하려고 합니다. 시그마 * X
예를 들어 시계열의 공적분과 관련된 하나의 거래 알고리즘에 대한 논의가 있지만 분기점에서 이중 SD를 도입하도록 개발자를 설득하여 거기에서 신호가 있을 것이라는 동기를 부여하려는 사람들이 있습니다. 일반적으로 100% 두 발로 입력))
한 가지는 기쁘게 생각합니다. 이 플랑크톤은 돈을 잃고 있지만 대량은 아니지만 스스로 가져갑니다))
역사에 대해 일하고 패턴(패턴)을 찾는 동시에 이익을 얻는 사람들, 예금에 1200만 개 이상의 울리는 동전을 보관)) 연간 최대 40%(플러스/마이너스)의 이익을 내고 있습니다. 모든 것에 대한 이 이익으로 충분함)) 현재 시장 상황에서 거래하는 것은 매우 위험하며 최적화에 적합하지 않습니다. 최적화를 시도하는 사람들은 동일한 통계의 많은 규칙(계절성 및 최소 전체 패턴)에서 벗어납니다. 히스토리에 수집된 것은 앞의 논문을 기준으로 1년이며, 어떤 적합성 거래 알고리즘의 개념을 위해서는 이러한 패턴이 적어도 수십 개 이상 수집되어야 하며, 또한 시계열이지만 가격이 정상적이지 않습니다. , 그것은 고정적이지 않으며, 인터넷에 방송되는 대다수의 거래 알고리즘은 이 요소를 전혀 고려하지 않습니다. 게다가 많은 사람들이 일반적으로 분포가 무엇인지 이해하지 못하고 여기에서 언급한 가우스 모델을 다음을 통해 적용하려고 합니다. 시그마 * X
예를 들어 시계열의 공적분과 관련된 하나의 거래 알고리즘에 대한 논의가 있지만 분기점에서 이중 SD를 도입하도록 개발자를 설득하여 거기에서 신호가 있을 것이라는 동기를 부여하려는 사람들이 있습니다. 일반적으로 100% 두 발로 입력))
한 가지는 기쁘게 생각합니다. 이 플랑크톤은 돈을 잃고 있지만 대량은 아니지만 스스로 가져갑니다))
사실인 것은 사실입니다))) 위험은 잠재적 이익의 거의 거울 이미지입니다. 종소리처럼 거의 완벽에 가까운 확률 분포 그래프지만 약간의 뉘앙스가 있습니다)
1. 스프레드가 3시그마를 훨씬 넘어선다. 즉, 예를 들어 eurusd에서 시간당 막대 내에서 500포인트 이상을 얻을 확률은 약 2%입니다.
2. 스프레드가 약간 이동합니다.
결론: 틱에 대한 분포 확률을 계산해야 합니다... 시장은 거의 번개 같은 속도로 오르락내리락합니다... 이상적인 45° 직선은 거의 없습니다...
시장에서 두 개의 상호 배타적 사건의 확률 에 관해서는...그러면 확률은 거의 모든 곳에서 50/50으로 동일합니다.
역사에 대해 일하고 패턴(패턴)을 찾는 동시에 이익을 얻는 사람들, 예금에 1200만 개 이상의 울리는 동전을 보관)) 연간 최대 40%(플러스/마이너스)의 이익을 내고 있습니다. 모든 것에 대한 이 이익으로 충분함)) 현재 시장 상황에서 거래하는 것은 매우 위험하며 최적화에 적합하지 않습니다. 최적화를 시도하는 사람들은 동일한 통계의 많은 규칙(계절성 및 최소 전체 패턴)에서 벗어납니다. 히스토리에 수집된 것은 앞의 논문을 기준으로 1년이며, 어떤 적합성 거래 알고리즘의 개념을 위해서는 이러한 패턴이 적어도 수십 개 이상 수집되어야 하며, 또한 시계열이지만 가격이 정상적이지 않습니다. , 그것은 고정적이지 않으며, 인터넷에 방송되는 대다수의 거래 알고리즘은 이 요소를 전혀 고려하지 않습니다. 게다가 많은 사람들이 일반적으로 분포가 무엇인지 이해하지 못하고 여기에서 언급한 가우스 모델을 다음을 통해 적용하려고 합니다. 시그마 * X
예를 들어 시계열의 공적분과 관련된 하나의 거래 알고리즘에 대한 논의가 있지만 분기점에서 이중 SD를 도입하도록 개발자를 설득하여 거기에서 신호가 있을 것이라는 동기를 부여하려는 사람들이 있습니다. 일반적으로 100% 두 발로 입력))
한 가지는 기쁘게 생각합니다. 이 플랑크톤은 돈을 잃고 있지만 대량은 아니지만 스스로 가져갑니다))
누구나 물고기에게 먹이를 줄 수 있습니다. LTCM의 예는 수십억 명이나 노벨상 수상자도, 성공적인 시작도 도움이 되지 않았습니다.
알고 트레이더가 빡센 사람들인 것 같습니다) 클리커들의 통계에 따르면 흐름이 더 크고 안정적이라고 쓰는 것 같습니다 (이것이 얼마나 사실인지 모르겠습니다)
당신이 말했듯이 음식을 사러 가지 않으려면 물고기는 기본 거래 원칙의 안정성과 신뢰성을 구현해야하며 더 중요한 것은 거의 모든 거래자가 따르지 않는 것은 입력 매개 변수의 변경에 대한 결과의 의존성입니다. 일반적 으로 최적화 결과 는 무작위입니다. 이익이든 손실이든, 그리고 가장 중요한 것은 거의 아무도 아무것도 보장할 수 없다는 것입니다. 그러나 모든 사람은 절대적으로 제어되지 않는 입력 매개변수를 사용하여 매우 복잡한 시스템을 만들 수 있습니다.
Konstantin : 역사상 어떤 패턴을 찾는 것보다 현재 시장에서 거래하고 돈을 버는 것이 더 쉽습니다)) 이것이 MT5의 알고리즘 트레이더를 다른 플랫폼과 구별하는 것입니다. 그들은 지속적으로 선택하고 선택하며 거래는 마이너스와 마이너스입니다...
확실히 부정적인가요?
통계가 있습니까? 있긴 하지만 그리 크지는 않은 것 같아요. 따라서 병합하는 사람들에 대한 수익성 있는 알고리즘 트레이더의 분포는 평균 40/60입니다. 때로는 병합보다 수익성 있는 트레이더가 더 많습니다.
데이터는 브로커 페이지에서 가져옵니다. 이 정보가 있는 개인에게 공개적으로 광고하지 않기 위해. 하지만 믿거나 말거나는 자신의 몫입니다. 예를 들어 테스터에서 나에게 플러스가 표시될 때까지 로봇을 실제에 두지 않을 것입니다. 동시에 나는 테스터에서 무엇을 할 수 있고 어떤 것이 바람직하지 않은지 이해하여 의사의 성배에 들지 않습니다. 따라서 많은 알고리즘 트레이더가 적자 상태에 있다는 사실에 놀랐습니다.
통계가 있습니까? 있긴 하지만 그리 크지는 않은 것 같아요. 따라서 병합하는 사람들에 대한 수익성 있는 알고리즘 트레이더의 분포는 평균 40/60입니다. 때로는 병합보다 수익성 있는 트레이더가 더 많습니다.
데이터는 브로커 페이지에서 가져옵니다. 이 정보가 있는 개인에게 공개적으로 광고하지 않기 위해. 하지만 믿거나 말거나는 자신의 몫입니다. 예를 들어 테스터에서 나에게 플러스가 표시될 때까지 로봇을 실제에 두지 않을 것입니다. 동시에 나는 테스터에서 무엇을 할 수 있고 어떤 것이 바람직하지 않은지 이해하여 의사의 성배에 들지 않습니다. 따라서 많은 알고리즘 트레이더가 적자 상태에 있다는 사실에 놀랐습니다.
이거 읽다보면 참 이상해요.. 1년에 100~150% 꾸준히 하긴 하지만.. 그래도 시장이 어떤지 잘 압니다. 소위 트레이더들이 머지않아 거의 100% 합쳐진다는건.. .
그리고 가장 중요한 것은 나중에 돈을 벌기 위해 saaaamy 첫 예금을 열고 배수할 필요가 전혀 없다는 것입니다... 마치 모든 종류의 주관적인 Elliot 파도 및 유사한 넌센스에 의존할 필요가 없는 것처럼))) 말하자면 비밀)))
천 가지 전략을 알고 .. 베이 셀 버튼이있는 아기 수준에 서있는 10 살짜리 낙담한 상인을 보았습니다))
우리 팀을 마치 군인들처럼 꾸짖었던 기억이 난다. 예금의 쉽고 수익성있는 배출에서 두뇌를 떼는 것이 매우 어렵 기 때문에))
답을 알면 첫째, 당신이 하는 것과 똑같은 것, 둘째, 단순하고 기본적인 것을 이해하지 못한다는 사실에 분노한다.
통계가 있습니까? 있긴 하지만 그리 크지는 않은 것 같아요. 따라서 병합하는 사람들에 대한 수익성 있는 알고리즘 트레이더의 분포는 평균 40/60입니다. 때로는 병합보다 수익성 있는 트레이더가 더 많습니다.
데이터는 브로커 페이지에서 가져옵니다. 이 정보가 있는 개인에게 공개적으로 광고하지 않기 위해. 하지만 믿거나 말거나는 자신의 몫입니다. 예를 들어, 나는 그가 테스터에서 나에게 플러스를 보여줄 때까지 로봇을 실제에 두지 않을 것입니다. 동시에 나는 테스터에서 무엇을 할 수 있고 어떤 것이 바람직하지 않은지 이해하여 의사의 성배에 들지 않습니다. 따라서 많은 알고리즘 트레이더가 적자 상태에 있다는 사실에 놀랐습니다.
글쎄, 여기에 수익성있는 병합 50/50)에 대한 비밀은 없습니다)) 요점은 일정하지 않다는 것입니다) 누군가가 지금 병합하고 다른 누군가가 반대로 번)))
역사상 어떤 패턴을 찾는 것보다 현재 시장에서 거래하고 돈을 버는 것이 더 쉽습니다)) 이것이 MT5의 알고리즘 트레이더를 다른 플랫폼과 구별하는 것입니다. 그들은 지속적으로 선택하고 선택하며 거래는 마이너스와 마이너스입니다...
사실, 내가 설명한 모델은 당신과 같은 결론을 암시합니다). 그 틀 내에서 우리는 현재 시장 상태에 대한 다소 정확한 이해를 바랄 뿐입니다. 사실 이것이 기술적 분석의 주된 목적이다. 실수는 불가피하고 우리 TS는 그로 인한 피해를 최소화해야 합니다(손실을 줄이고 이익을 실행)
시장 구조(마켓 메이커 또는 일부 대규모 거래자 그룹이 작동하는 방식)에 대한 이해를 기반으로 더 복잡한 모델(패턴을 고려하여)을 구축하는 것이 합리적입니다.
사실, 내가 설명한 모델은 당신과 같은 결론을 암시합니다). 그 틀 내에서 우리는 현재 시장 상태에 대한 다소 정확한 이해를 바랄 뿐입니다. 사실 이것이 기술적 분석의 주된 목적이다. 실수는 불가피하고 우리 TS는 그로 인한 피해를 최소화해야 합니다(손실을 줄이고 이익을 실행)
시장 구조(마켓 메이커 또는 일부 대규모 거래자 그룹이 작동하는 방식)에 대한 이해를 기반으로 더 복잡한 모델(패턴을 고려하여)을 구축하는 것이 합리적입니다.
역사에 대해 일하고 패턴(패턴)을 찾는 동시에 이익을 얻는 사람들, 예금에 1200만 개 이상의 울리는 동전을 보관)) 연간 최대 40%(플러스/마이너스)의 이익을 내고 있습니다. 모든 것에 대한 이 이익으로 충분함)) 현재 시장 상황에서 거래하는 것은 매우 위험하며 최적화에 적합하지 않습니다. 최적화를 시도하는 사람들은 동일한 통계의 많은 규칙(계절성 및 최소 전체 패턴)에서 벗어납니다. 히스토리에 수집된 데이터는 이전 논문을 기준으로 1년이며, 어떤 적합성 거래 알고리즘 의 개념을 위해서는 이러한 패턴이 적어도 수십 개 이상 수집되어야 하며, 또한 시계열이지만 가격이 정상적이지 않습니다. , 그것은 고정적이지 않으며, 인터넷에 방송되는 대다수의 거래 알고리즘은 이 요소를 전혀 고려하지 않습니다. 게다가 많은 사람들이 일반적으로 분포가 무엇인지 이해하지 못하고 여기에서 언급한 가우스 모델을 다음을 통해 적용하려고 합니다. 시그마 * X
예를 들어 시계열의 공적분과 관련된 하나의 거래 알고리즘에 대한 논의가 있지만 분기점에서 이중 SD를 도입하도록 개발자를 설득하여 거기에서 신호가 있을 것이라는 동기를 부여하려는 사람들이 있습니다. 일반적으로 100% 두 발로 입력))
한 가지는 기쁘게 생각합니다. 이 플랑크톤은 돈을 잃고 있지만 대량은 아니지만 스스로 가져갑니다))
역사에 대해 일하고 패턴(패턴)을 찾는 동시에 이익을 얻는 사람들, 예금에 1200만 개 이상의 울리는 동전을 보관)) 연간 최대 40%(플러스/마이너스)의 이익을 내고 있습니다. 모든 것에 대한 이 이익으로 충분함)) 현재 시장 상황에서 거래하는 것은 매우 위험하며 최적화에 적합하지 않습니다. 최적화를 시도하는 사람들은 동일한 통계의 많은 규칙(계절성 및 최소 전체 패턴)에서 벗어납니다. 히스토리에 수집된 것은 앞의 논문을 기준으로 1년이며, 어떤 적합성 거래 알고리즘의 개념을 위해서는 이러한 패턴이 적어도 수십 개 이상 수집되어야 하며, 또한 시계열이지만 가격이 정상적이지 않습니다. , 그것은 고정적이지 않으며, 인터넷에 방송되는 대다수의 거래 알고리즘은 이 요소를 전혀 고려하지 않습니다. 게다가 많은 사람들이 일반적으로 분포가 무엇인지 이해하지 못하고 여기에서 언급한 가우스 모델을 다음을 통해 적용하려고 합니다. 시그마 * X
예를 들어 시계열의 공적분과 관련된 하나의 거래 알고리즘에 대한 논의가 있지만 분기점에서 이중 SD를 도입하도록 개발자를 설득하여 거기에서 신호가 있을 것이라는 동기를 부여하려는 사람들이 있습니다. 일반적으로 100% 두 발로 입력))
한 가지는 기쁘게 생각합니다. 이 플랑크톤은 돈을 잃고 있지만 대량은 아니지만 스스로 가져갑니다))
역사에 대해 일하고 패턴(패턴)을 찾는 동시에 이익을 얻는 사람들, 예금에 1200만 개 이상의 울리는 동전을 보관)) 연간 최대 40%(플러스/마이너스)의 이익을 내고 있습니다. 모든 것에 대한 이 이익으로 충분함)) 현재 시장 상황에서 거래하는 것은 매우 위험하며 최적화에 적합하지 않습니다. 최적화를 시도하는 사람들은 동일한 통계의 많은 규칙(계절성 및 최소 전체 패턴)에서 벗어납니다. 히스토리에 수집된 것은 앞의 논문을 기준으로 1년이며, 어떤 적합성 거래 알고리즘의 개념을 위해서는 이러한 패턴이 적어도 수십 개 이상 수집되어야 하며, 또한 시계열이지만 가격이 정상적이지 않습니다. , 그것은 고정적이지 않으며, 인터넷에 방송되는 대다수의 거래 알고리즘은 이 요소를 전혀 고려하지 않습니다. 게다가 많은 사람들이 일반적으로 분포가 무엇인지 이해하지 못하고 여기에서 언급한 가우스 모델을 다음을 통해 적용하려고 합니다. 시그마 * X
예를 들어 시계열의 공적분과 관련된 하나의 거래 알고리즘에 대한 논의가 있지만 분기점에서 이중 SD를 도입하도록 개발자를 설득하여 거기에서 신호가 있을 것이라는 동기를 부여하려는 사람들이 있습니다. 일반적으로 100% 두 발로 입력))
한 가지는 기쁘게 생각합니다. 이 플랑크톤은 돈을 잃고 있지만 대량은 아니지만 스스로 가져갑니다))
누구나 물고기에게 먹이를 줄 수 있습니다. LTCM의 예는 수십억 명이나 노벨상 수상자도, 성공적인 시작도 도움이 되지 않았습니다.
알고 트레이더가 빡센 사람들인 것 같습니다) 클리커들의 통계에 따르면 흐름이 더 크고 안정적이라고 쓰는 것 같습니다 (이것이 얼마나 사실인지 모르겠습니다)
역사상 어떤 패턴을 찾는 것보다 현재 시장에서 거래하고 돈을 버는 것이 더 쉽습니다)) 이것이 MT5의 알고리즘 트레이더를 다른 플랫폼과 구별하는 것입니다. 그들은 지속적으로 선택하고 선택하며 거래는 마이너스와 마이너스입니다...
확실히 부정적인가요?
통계가 있습니까? 있긴 하지만 그리 크지는 않은 것 같아요. 따라서 병합하는 사람들에 대한 수익성 있는 알고리즘 트레이더의 분포는 평균 40/60입니다. 때로는 병합보다 수익성 있는 트레이더가 더 많습니다.
데이터는 브로커 페이지에서 가져옵니다. 이 정보가 있는 개인에게 공개적으로 광고하지 않기 위해. 하지만 믿거나 말거나는 자신의 몫입니다. 예를 들어 테스터에서 나에게 플러스가 표시될 때까지 로봇을 실제에 두지 않을 것입니다. 동시에 나는 테스터에서 무엇을 할 수 있고 어떤 것이 바람직하지 않은지 이해하여 의사의 성배에 들지 않습니다. 따라서 많은 알고리즘 트레이더가 적자 상태에 있다는 사실에 놀랐습니다.
확실히 부정적인가요?
통계가 있습니까? 있긴 하지만 그리 크지는 않은 것 같아요. 따라서 병합하는 사람들에 대한 수익성 있는 알고리즘 트레이더의 분포는 평균 40/60입니다. 때로는 병합보다 수익성 있는 트레이더가 더 많습니다.
데이터는 브로커 페이지에서 가져옵니다. 이 정보가 있는 개인에게 공개적으로 광고하지 않기 위해. 하지만 믿거나 말거나는 자신의 몫입니다. 예를 들어 테스터에서 나에게 플러스가 표시될 때까지 로봇을 실제에 두지 않을 것입니다. 동시에 나는 테스터에서 무엇을 할 수 있고 어떤 것이 바람직하지 않은지 이해하여 의사의 성배에 들지 않습니다. 따라서 많은 알고리즘 트레이더가 적자 상태에 있다는 사실에 놀랐습니다.
이거 읽다보면 참 이상해요.. 1년에 100~150% 꾸준히 하긴 하지만.. 그래도 시장이 어떤지 잘 압니다. 소위 트레이더들이 머지않아 거의 100% 합쳐진다는건.. .
그리고 가장 중요한 것은 나중에 돈을 벌기 위해 saaaamy 첫 예금을 열고 배수할 필요가 전혀 없다는 것입니다... 마치 모든 종류의 주관적인 Elliot 파도 및 유사한 넌센스에 의존할 필요가 없는 것처럼))) 말하자면 비밀)))
천 가지 전략을 알고 .. 베이 셀 버튼이있는 아기 수준에 서있는 10 살짜리 낙담한 상인을 보았습니다))
우리 팀을 마치 군인들처럼 꾸짖었던 기억이 난다. 예금의 쉽고 수익성있는 배출에서 두뇌를 떼는 것이 매우 어렵 기 때문에))
답을 알면 첫째, 당신이 하는 것과 똑같은 것, 둘째, 단순하고 기본적인 것을 이해하지 못한다는 사실에 분노한다.
당연하게도 어머니 기회는 놀라운 일을 합니다))
확실히 부정적인가요?
통계가 있습니까? 있긴 하지만 그리 크지는 않은 것 같아요. 따라서 병합하는 사람들에 대한 수익성 있는 알고리즘 트레이더의 분포는 평균 40/60입니다. 때로는 병합보다 수익성 있는 트레이더가 더 많습니다.
데이터는 브로커 페이지에서 가져옵니다. 이 정보가 있는 개인에게 공개적으로 광고하지 않기 위해. 하지만 믿거나 말거나는 자신의 몫입니다. 예를 들어, 나는 그가 테스터에서 나에게 플러스를 보여줄 때까지 로봇을 실제에 두지 않을 것입니다. 동시에 나는 테스터에서 무엇을 할 수 있고 어떤 것이 바람직하지 않은지 이해하여 의사의 성배에 들지 않습니다. 따라서 많은 알고리즘 트레이더가 적자 상태에 있다는 사실에 놀랐습니다.
글쎄, 여기 에 수익성있는 병합 50/50에 대한 비밀은 없습니다.
이것은 확산이 없었다면
그리고 그는
;)
이것은 확산이 없었다면
그리고 그는
글쎄, 예) 당신 말이 맞아) 결국 거의 모든 사람들이 어쨌든 병합)