내 개념에서 실수를 발견했습니다. 최적화는 전략에 대한 지표와 해당 값을 선택하는 데 도움이 되지 않습니다.
이유 : 지점이 없습니다.
설명 : 일반적인 전략을 테스트하고 최적화하는 것은 진입점과 관련이 있습니다. 그것들이 없으면 주문이 열리지 않으며 최적화도 이루어지지 않습니다. 진입점은 신호로 정의되고 신호는 진입 조건으로 정의됩니다. 진입 조건은 지표와 상수를 기반으로 합니다. 진입점은 TS 논리에 의해 미리 결정되며 최적화는 중지, 로트 등의 보조 매개변수 값을 선택하는 데 도움이 됩니다.
최적화는 진입점 개선에 도움이 되지 않습니다! 특정 TS 진입점에 의존하고 보조 매개변수의 값을 향상시킵니다.
효과적인 Expert Advisor의 최대 지표 수는 1이지만 0이 더 좋습니다. 최적화를 충분히 해보면 이것을 이해할 수 있을 것입니다.이 일이 빨리 일어날수록 당신에게 더 좋지만 아마도 이것을 거쳐야 할 것입니다. 관심 분야가mql 이 의도한 영역으로 이동한 것은 좋습니다 . 축하합니다!
내 개념에서 실수를 발견했습니다. 최적화는 전략에 대한 지표와 해당 값을 선택하는 데 도움이 되지 않습니다.
이유 : 지점이 없습니다.
설명 : 일반적인 전략을 테스트하고 최적화하는 것은 진입점과 관련이 있습니다. 그것들이 없으면 주문이 열리지 않으며 최적화도 이루어지지 않습니다. 진입점은 신호로 정의되고 신호는 진입 조건으로 정의됩니다. 진입 조건은 지표와 상수를 기반으로 합니다. 진입점은 TS 논리에 의해 미리 결정되며 최적화는 중지, 로트 등의 보조 매개변수 값을 선택하는 데 도움이 됩니다.
최적화는 진입점 개선에 도움이 되지 않습니다! 특정 TS 진입점에 의존하고 보조 매개변수의 값을 향상시킵니다.
따라서:
최적화 프로세스 내에서 진입점을 정의하는 매개변수를 반복할 수 없습니다!
진입점은 최적화가 작동하도록 프로그램 논리에 의해 미리 결정되어야 합니다.
그러나 쉬운 해결책이 있습니다 ...
결정:
모든 진입점은 미리 계산해야 합니다. 이를 위해서는 다음이 필요합니다.
결정:
모든 진입점은 미리 계산해야 합니다. 이를 위해서는 다음이 필요합니다.
일련의 선형 방정식으로 해결해야 합니다.
결정:
모든 진입점은 미리 계산해야 합니다. 이를 위해서는 다음이 필요합니다.
아이디어는 다음과 같습니다.
추세 모델을 만들고 스크립트로 히스토리를 실행하여 모든 이상적인 진입점과 퇴장점을 추세에 저장합니다.
그런 다음 Expert Advisor에 모든 입장/퇴장 날짜를 저장하고 OnTester를 사용하여 일부 구성표를 사용하여 결과가 이상적인 결과에 얼마나 가까운지 계산합니다.
아이디어는 다음과 같습니다.
추세 모델을 만들고 스크립트로 히스토리를 실행하여 모든 이상적인 진입점과 퇴장점을 추세에 저장합니다.
그런 다음 Expert Advisor에 모든 입장/퇴장 날짜를 저장하고 OnTester를 사용하여 일부 구성표를 사용하여 결과가 이상적인 결과에 얼마나 가까운지 계산합니다.
다소 이렇습니다.
안녕 피터!
스크립트를 사용하여 역사의 극단을 통과하고 그 순간에 지표가 취하고 있던 값에 대한 통계를 수집하는 것이 가능하다고 생각합니다. 아마도 우리는 그러한 공룡을 얻을 것입니다.
두 가지 질문이 있습니다.
- 우리는 어떻게 " 엿보는" 역사에서 극한값을 얻을 것인가?
- 어떤 지표를 사용할 것인가? 결국 가격에서 파생된 단순 지표는 때때로 오랜 시간 동안 재판매되고 재구매됩니다.
여러 지표의 혼합 또는 한 지표의 시간에 따라 변하는 매개변수는 기록 적합성을 보장합니다. 사람들이 이미 여기에 게시했기 때문입니다. 일반적인 패턴을 식별하고 모든 세부 사항을 기억하지 않으려면 입력 매개변수가 적어야 합니다. 예, 당신도 알고 있습니다 :)
일반적으로 요점은 가격에 매달리지 않고 추세를보고 현재 위치를 알고 수준을 느끼고 통계를 사용하는 지표에 있습니다.
Nikolai, 테스터는 우리가 가진 전부입니다. ))
일반 컴퓨터는 왜 안되나요? 신호에 포함된 매개변수 값에 대한 동일한 검색.
예, 그렇습니다. 그러나 그것은 중요하지 않습니다.
테스터는 필요하지 않습니다.
효과적인 Expert Advisor의 최대 지표 수는 1이지만 0이 더 좋습니다. 최적화를 충분히 해보면 이것을 이해할 수 있을 것입니다. 이 일이 빨리 일어날수록 당신에게 더 좋지만 아마도 이것을 거쳐야 할 것입니다.
관심 분야가 mql 이 의도한 영역으로 이동한 것은 좋습니다 . 축하합니다!
다소 이렇습니다.
나는 결국 지표(일반적으로 모든 것)가 추세의 잘못된 시작이 있는 많은 평평한 지점에서와 같이 이상적인 진입점에서 값을 표시할 것이라는 사실로 귀결될 것이라고 믿습니다.
그리고 작업은 현재 추세 시장 또는 평평한 시장을 식별하는 것으로 축소됩니다. 모두.
추신 그건 그렇고, 이 방법은 이 시장(역사상)에서 추세 전략으로 돈을 벌 수 있는지 여부를 판단하는 데 유용할 수 있습니까? 아니면 원숭이 만 살아남을 것입니다
분기에서 고려한 주제는 다음과 같습니다.
거래 전략 검색 자동화
이 주제 내에서 거래 전략의 검색 및 조립을 자동화하는 솔루션을 찾고 있습니다. 이것이 유일한 작업입니다.
문제를 이해하는 데 도움이 되는 주요 논문:
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A) 거래 시스템은 많은 매개변수로 구성되며 그 중 기본 매개변수는 다음과 같습니다.
2. 신호는 포지션의 개시/마감을 결정하는 매개변수의 집합입니다. 거래 조건의 핵심 요소.
3. 각 시그널은 중요한 지표를 계산하기 위한 지표 또는 공식을 기반으로 합니다(차이가 거의 없음).
4. 각 신호는 하나 이상의 매개변수(약 3개)로 표시됩니다.
5. 신호 어셈블리의 각 매개변수는 지표 또는 공식을 나타냅니다.
6. 각 지표 또는 공식은 하나의 매개변수로 나타낼 수 있습니다. 이러한 매개변수 중 일부는 거래 신호를 구성합니다.
7. 거래 시스템은 진입, 퇴장, 로트 및 스톱에 대한 신호 매개변수입니다. 거래 조건 내에서 이러한 매개변수를 정렬하여 즉시 전략을 변경할 수 있습니다.
8. 테스터 및 최적화 메커니즘을 사용하여 진입 및 퇴장을 위한 Signal 매개변수의 검색 및 열거를 자동화할 수 있습니다. 결과적으로 테스터에서 효과적인 거래 시스템 을 얻으십시오.
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C) 최적화는 매개변수에 대한 최상의 값을 선택하는 것입니다.
1. 최적화는 매개변수 자체를 선택하지 않습니다. (테스터에서 거래 신호의 매개변수를 열거하려면 자체 메커니즘을 만들어야 합니다.)
2. 최적화는 어떤 상황에서도 결과를 부분적으로 조정하는 것입니다.
3. 거래 신호 매개변수(지표 또는 공식을 나타냄)는 진입/퇴장 포인트가 미리 계산된 경우에만 거래 조건 내에서 정렬될 수 있습니다.
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C) 최적화 메커니즘을 사용하여 이상적인 진입점/종료점을 계산할 수 있습니다. 이를 위해 지표가 필요하지 않습니다. 특별한 알고리즘이 필요합니다.
나는 결국 지표(일반적으로 모든 것)가 추세의 잘못된 시작이 있는 많은 평평한 지점에서와 같이 이상적인 진입점에서 값을 표시할 것이라는 사실로 귀결될 것이라고 믿습니다.
그리고 작업은 현재 추세 시장 또는 평평한 시장을 식별하는 것으로 축소됩니다. 모두.
추신 그건 그렇고, 이 방법은 이 시장(역사상)에서 추세 전략으로 돈을 벌 수 있는지 여부를 판단하는 데 유용할 수 있습니까? 아니면 원숭이 만 살아남을 것입니다