안티 그리드 라이크 시스템의 통계
먼저 유동 자산을 구성하는 방법을 찾아야 합니다. 전략 테스터 보고서는 항상 모든 포지션을 한 번에 마감하는 이러한 유형의 전략에 대해 의미가 없습니다(거래가 체결될 때가 아니라 거래가 마감될 때만 데이터 포인트를 구성함).
이 작은 도구가 도움이 될 것입니다: https://www.mql5.com/en/code/9343
또는 최신 버전: http://sites.google.com/site/prof7bit/offline_charts-mqh
(포함 파일을 포함하고 모든 틱에서 시작 함수의 맨 처음에 recordEquity()를 호출하십시오). 테스트 실행 후 오프라인 차트 폴더의 결과 주식 차트는 귀하의 EA가 실제로 얼마나 위험한지 그리고 그것을 거래하기 위해 얼마나 강한 신경을 써야 하는지를 명확하게 보여줍니다.
> 그리드와 같은 시스템에 유용한 결과는 무엇이며 그러한 시스템의 핵심 요소는 무엇입니까?
이것이 '성공 강화' 시스템인가?
그래서 저는 실시간 거래 의 자기자본 라인이 다소... 놀라울 것이라고 상상합니다.
IMHO 이러한 유형의 시스템은 중등도에서 상당한 정도의 신중한 시장 행동, 즉 지속적인 추세 및/또는 되돌림에서 손실을 복구할 수 있을 만큼 충분히 넓은 범위가 필요합니다.
이것은 위의 테스트 날짜 내에 가능했습니다. 전년도(2009)와 같은 해는 훨씬 덜 성공적일 것이라고 확신합니다.
훌륭한 주제 - 계속하십시오!
-BB-
안녕하세요, 강화 성공 시스템이 무엇인지 잘 모르겠습니다.
IMHO this type of system will need a moderate to good degree of deliberate market behaviour, i.e. sustained trends &/or wide enough ranges to recover losses on a retrace
이 시스템의 가장 큰 위험은 범위가 그리드 크기보다 크지만 두 배는 아니라는 것입니다. 이러한 단계에서 당신은 비싸게 사고 싸게 팔고 있습니다. 다행스럽게도 범위 이탈 또는 추세가 발생한 후에는 발생해야 합니다. 이 경우 시스템은 매우 빠르게 회복됩니다. 나는 이것이 모든 트렌드 시장에서 저장될 것이라고 생각합니다. 추세가 얼마나 빨리 진행되는지는 중요하지 않습니다. (물론 더 많은 세션이 열리거나 닫힐수록 추세가 빨라집니다. 그러나 일반적으로 되돌림은 문제가 되지 않습니다. (더 역동적인 그리드를 도입함으로써 이 문제를 최소화할 수도 있지만 물론 여전히 존재할 것입니다.)
예를 들어 gridsize를 2로 나누면 EA는 현재 '위험 지역'을 매우 잘 통과합니다. (당연히 새로운 위험 지역을 만들 것입니다)
이것은 위의 테스트 날짜 내에 가능했습니다. 전년도(2009)와 같은 해는 훨씬 덜 성공적일 것이라고 확신합니다.
나는 지난 2년 동안 시장 상황이 상당히 다르기 때문에 2010년부터 시작하는 tickdate만 가지고 있으며 현재 시장 상황을 기반으로 전략을 개발하고 싶습니다. 이것은 나중 단계가 될 것입니다.
그래서 실시간 거래의 자기자본 라인이 다소... 놀라울 것이라고 상상합니다.
나는 7Bit의 주식 로거를 포함시켰고 최대 손실은 여전히 '단' 28.218%였습니다. 따라서 그러한 시스템에 대한 연구를 계속할 가치가 있습니다.
주식 그래프:
애드온:
10% 드로우다운에 도달하면 모든 거래를 닫으면 시스템이 수익성을 유지합니다.
흠, 실제로 보면 꽤 괜찮아 보입니다. 예상대로 mt4-report 상대 드로다운은 상당히 정확합니다. 7bit가 여전히 안티그리드 시스템을 사용한다면 나에게 상처를 줍니다. 당신은 안티 그리드에 대한 나의 관심을 다시 불러일으켰습니다. 이 결과를 복제할 수 있는지 확인하겠습니다. 나는 10%의 곡선을 좋아합니다. 무정지 시스템을 좋아하지 않는 사람들을 부추기기 위해 그냥 손절매라고 부를 수 있습니다. ;)
추신: 다른 해에 이것을 테스트하려면 2008년을 추천하겠습니다. 그 빌어먹을 해가 오늘 거의 흥미진진한 시스템 중 하나를 죽였습니다. 나는 그것을 쓰나미 범위 시장이라고 애칭합니다.
@ubzen
Metaquotes 데이터에 대한 2008년:
두 개의 극적인 스파이크 외에 시스템은 훌륭하게 작동했습니다. "스톱로스 모드"도 2008년에 잘 실행되고 있습니다.
2007년(내 EA가 일반적으로 좋아하지 않는 해)도 괜찮았습니다. 2007년 현재까지:
손절매 모드는 꽤 좋은 아이디어였습니다. 전략이 MaxTradelimit에 도달하지 않도록 하고 다시 시작을 생성합니다.
@BB:
네, 그런 EA를 언제 그만둘지는 다른 작업입니다. 장기 ATR 값은 꽤 흥미로울 수 있습니다. 나는 확실히 이것에 대한 작업을 계속할 것입니다.
그러나 주제를 약간 주제에 유지하기 위해.
이론적으로 그러한 EA는 충분한 자본이 있는 한(단순한 마틴게일보다 훨씬 적음) 모든 추세 시장에서 승리할 수 있기 때문에 특히 다양한 기호/주식을 사용하여 범위 함정에 빠질 위험을 분산하는 경우 왜 그러한/ 비슷한 시스템이 그렇게 유명하지 않습니까? 내 가정은 필요한 자본의 양 때문입니다.
매우 흥미로운 분석입니다! 변화하는 시장의 성격에 대해 많은 생각을 해왔습니다. 토론은 내가 많이 생각했던 것을 상기시켜줍니다 - 나는 달성하기에 매우 유용한 것은 가까운 장래에 대한 시장의 특성(예: 추세 여부)과 선택 방법을 합리적으로 정확하게 예측하는 알고리즘이 될 것이라고 생각합니다. 해당 특성에 적합합니다(또는 단순히 시장이 추세가 아닌 것으로 예측되는 경우 무시함).
@zzuegg, 그래프는 매우 인상적이지만, 당신이 최선의 방법으로 당신의 우위를 활용하고 있는지 확신할 수 없습니다. 먼저 질문:
불리한 시기에 필요한 마진은 어떻게 증가합니까? (당신은 가장 단순한 형태로 거래를 잃을 때마다 마진이 두 배로 늘어나는 이른바 마틴게일 시스템만큼 나쁘지 않다고 말하지만 어떻게 증가하는지 지정하지 않습니다. 또는 얼마나 많은 자본이 필요한지 지정하지 않습니다.)
나는 당신이 거래의 통계적 이론에 얼마나 익숙한지 잘 모르겠습니다. 그래서 몇 가지 이론을 반복해서 죄송합니다.
유사한 통계적 특성을 가진 일련의 거래 기회에서 최고의 장기 성과(위험 회피를 포함하여 이에 대한 합리적인 정의 포함)를 달성하는 방법은 각각에 대해 유사한 양의 레버리지를 사용하는 것이라는 것은 수학적인 사실입니다. . 이른바 마틴게일 자금관리가 기본적으로 나쁜 것은 이 원칙에서 크게 벗어나기 때문이다. 결정적으로, "martingale" 시스템에서는 일반적으로 일부 거래에 대해 아주 작은 레버리지를 사용하거나(효과적으로 활용하지 못함) Kelly 기준이 다른 거래에서 절대 최대 포지션 크기로 제공하는 것보다 훨씬 더 많이 사용하고 있으며 일반적으로 둘 다 다른 거래. 이것의 문제는 이러한 희귀 거래가 장기 주식 통계에 극적인 영향을 미치고(즉, 미래의 특정 시점에 주식의 확률 분포 ) 일반적으로 장기적으로 확률 1로 완전한 손실을 초래할 것이라는 점입니다. 틀림없이, 건강한 이익의 높은 확률을 갖기 위해 매우 큰 손실을 입을 작은 확률을 기꺼이(또는 무시) 기꺼이 받아들이는 사람들이 꽤 있을 것입니다. 그러나 이것은 순수한 도박으로 가장 잘 분류됩니다.
사소한 관찰은 부정적인 또는 제로 기대를 가진 거래 기회를 포함하여 거래 시스템을 개선할 수 없다는 것입니다. 이것은 터무니없이 당연하게 들릴지 모르지만 많은 마틴게일 애호가들은 이를 무시합니다. 또 다른 관찰은 두 거래가 독립적인 통계적 특성을 가지고 있는 경우 첫 번째 거래에서 발생한 일이 두 번째 거래의 포지션 크기에 영향을 미치도록 허용할 이론적 이유가 없다는 것입니다. 계정). 마틴게일을 스테이킹과 같이 정당화하는 한 가지 상황(일부 상황에서 발생함)이 있습니다. 여기에 더 많은 기회가 실패할수록 나중의 기회는 점점 더 높은 기대치를 갖게 되는 일련의 기회가 있습니다(엄밀히 말하면 표준 편차에 대한 기대의 비율이 점점 더 높아짐).
귀하의 시스템은 시장의 진정한 수익성 있는 특성, 즉 추세를 보이는 경향을 사용합니다. 당신이 취하고 있는 기회가 긍정적인 기대를 가지고 있다면 원칙적으로 모든 기회를 독립적으로 처리하고 합리적인 포지션 규모로 각 기회를 독립적으로 거래해야 한다는 데 동의하십니까? 거래에 대한 다양한 결과의 추정 확률) 및 결과적으로 미래의 어느 시점에서 귀하의 계정에 있는 자본의 더 나은 확률 분포를 얻을 수 있습니까?
제가 귀하의 그래프를 보고 수학자로서 거래의 통계적 측면을 연구하지 않았다면 이런 생각을 해본 적이 없었을 것이라고 말씀드리고 싶습니다. 그래프는 가끔 미친 것처럼 보이지만(불행히도 매우 장기적인 기대에 중요함). 그러나 수학적 진리는 실제로 무시할 수 없습니다.
@zzuegg: 모든 것이 좋아 보입니다. 다중 통화 접근 방식을 테스트하기 위해 mt5를 배우는 것이 좋습니다. 저는 몬테카를로형 통계분석을 좋아하고 이 도구 를 추천합니다. 그들과 함께 가입하고 무료 라이센스 코드를 요청해야 합니다. 내 라이센스 코드가 방금 만료되었습니다. 잘하면 갱신할 것입니다.
@Elroch: 집에 수학자/통계학자가 있어서 반갑습니다. 주제에서 벗어나고 싶지 않습니다. 그러나 나는 당신의 발견 중 일부에 동의하고 동의하지 않습니다.
동의하지 않습니다: 유사한 통계적 특성을 가진 일련의 거래 기회에서 최고의 장기 성과(위험 회피를 포함하여 이에 대한 합리적인 정의)를 달성하는 방법은 유사한 양의 레버리지를 사용하는 것이라는 것은 수학적인 사실입니다. 그들 각각:
나는 동의하지 않는다 : 확실히, 건강한 이익의 높은 확률을 갖기 위해 아주 큰 손실을 입을 작은 확률을 기꺼이 받아들이는(또는 무시하는) 사람들이 꽤 있을 것입니다. 그러나 이것은 순수한 도박으로 가장 잘 분류됩니다.
I Agree : 부정적인 또는 제로 기대치를 가진 거래 기회를 포함하여 거래 시스템을 개선할 수 없다는 사소한 관찰이 있습니다.
I 동의하지 않습니다. 첫 번째 거래에서 발생한 일이 두 번째 거래의 포지션 규모에 영향을 미치도록 허용할 이론적 이유가 없습니다(계정의 자본에 비례하여 변경될 수 있다는 점 제외).
저를 향한 것은 아니지만 답변을 드리겠습니다.
불리한 시기에 필요한 마진은 어떻게 증가합니까? 사용된 여백은 동일하게 유지되며 변동하는 자유 여백입니다. 다음은 Anti-Grid에 대한 몇 가지 리소스입니다.
Anti-Grid 소개 : 그것이 무엇인지 설명하는 7bit 웹사이트.
계산 : 여기 7bit와 Gordon은 수학적으로 증명/반증을 시도합니다. 아마도 당신은 당신의 2센트를 줄 수 있습니다.
MoreInfo : 다양한 사람들의 의견을 모아 토론합니다.
아 그리고 내가 동의하지 않는 이유까지. 주로 가격 차트는 시간의 90%가 무작위이고 통제할 수 없는 위험이 포함되어 있다는 결론을 내렸기 때문입니다. 이 위험을 받아들이고 싶지 않은 사람들은 거래 대신 이론을 말하는 것이 더 나을 것입니다. 여기 방금 내가 집어들었던 책에서 인용문이 있다. 예를 들면 다음과 같습니다. 조명에 맞아 죽을 수만 있다면 결국에는 벼락에 맞아 죽을 것입니다.
모든 통계의 핵심은 번개 나 비를 맞았는지 측정하는 것입니다. 누군가가 잃을 가능성이 희박한 것을 좋아하지 않는다면 거래하지 않는 것이 좋습니다.
안녕,
Elroch, 몇 명의 수학자를 싣게 되어 반갑습니다. 고급 통계 과정을 통과했더라도 저는 그렇게 능숙하지 않습니다.
Crucially, in "martingale" systems, you are generally either using tiny leverage for some trades (and failing to exploit them effectively) or way more than the Kelly criterion would give you as an absolute maximum position size on other trades, and typically both on different trades.
마진게일 시스템에서 나에게 가장 큰 문제는 사용된 레버리지(및 각 거래에 대한 위험 부담 금액)가 빠르게 증가하는 반면 수익 목표는 일정하게 낮다는 것입니다. 이것은 물론 장기적으로 당신에게 부정적인 기대를 줍니다. (임의로 거래하는 경우)-
현재 시스템을 분석할 때 내가 가지고 있는 문제는 순 레버리지만 보면 항상 상당히 낮고 이전 주문이 이미 수익을 내고 있는 경우에만 증가한다는 것입니다. 이론적으로 내 시스템은 현재 방향에서 더 높아지는 방식으로 각 방향에 대해 사용된 레버리지를 자동으로 조정합니다. 어떤 방향이든 상관없습니다. 이것이 이 전략의 요점입니다. 왜냐하면 저는 시장이 어디로 가는지 상관하지 않고 모든 지표가 뒤처지거나 실패 신호를 주고 있지만 가격은 그렇지 않기 때문입니다. 내 입장에서 부정적인 기대치를 가진 지표를 요약하는 것은 장기적으로 결코 당신에게 우위를 제공하지 않습니다. 순전히 통계적 시스템은 정의에 따라 최적화되어 있기 때문에 일반적으로 히스토리에서 매우 좋아 보입니다.
귀하의 시스템은 시장의 진정한 수익성 있는 특성(추세 경향이 있음)을 사용합니다. 당신이 취하고 있는 기회가 긍정적인 기대를 가지고 있다면 원칙적으로 모든 기회를 독립적으로 처리하고 합리적인 포지션 규모로 각 기회를 독립적으로 거래해야 한다는 데 동의하십니까? 거래에 대한 다양한 결과의 추정 확률) 및 결과적으로 미래의 어느 시점에서 귀하의 계정에 있는 자본의 더 나은 확률 분포를 얻을 수 있습니까?
왜 그래야 하는지, 추세가 시작/종료되는 시점을 모르고 알 수 있는 방법이 없습니다. 가격이 오르면 롱 레버리지를 늘리고, 가격이 내리면 숏 레버리지를 높입니다. 순 레버리지/포지션 크기는 내 방향으로 조정됩니다.
불리한 시기에 필요한 마진은 어떻게 증가합니까? (당신은 가장 단순한 형태로 거래를 잃을 때마다 마진이 두 배로 늘어나는 이른바 마틴게일 시스템만큼 나쁘지 않다고 말하지만 어떻게 증가하는지 지정하지 않습니다. 또는 얼마나 많은 자본이 필요한지 지정하지 않습니다.)
현재 백테스트 에 따르면 20k 표준 또는 2k 마이크로 계정으로 괜찮을 것입니다. 또한 부동 손실이 10% 이상 높아지면 모든 것을 닫고 새로 다시 시작합니다. 미친 균형 잡기는 매우 특정한 크기의 범위 단계에서 발생합니다. (개선이 필요한 부분입니다.) 마진은 올라가지만 현재 내가 한 방향에 가하는 위험은 그렇지 않습니다. (이 시스템을 단순한 베팅 전략과 분리한다고 생각합니다)
이에 대한 귀하의 의견을 기다리겠습니다.
안부 인사 (지금 일할 시간 :( )
//지
안녕하세요 무역상인 여러분,
현재 프로젝트 중 하나가 진행 방법을 모르는 상태에 도달했습니다.
나는 단순히 안티 그리드와 같은 시스템을 분류하는 방법을 모릅니다. 이 시스템은 지표를 사용하지 않으며 시장이 영원히 횡보하지 않을 것이라는 가정을 기반으로 합니다. 전체 목표는 주문 추가를 통해 '순 로트 크기'를 조정하여 달성됩니다. 순 로트 크기는 현재 시장 방향에서 작은 단계로 조정됩니다. 현재 방향은 가격 조치를 기반으로 합니다. 이익 팩터는 물론 낮겠지만 이 경우에는 이것이 중요하지 않다고 가정합니다. 또한 드로다운이 잘못 표시될 가능성이 가장 높습니다(포지션이 하나씩 닫히고 균형 곡선이 지그재그로 됨).
이 전략은 모든 쌍에서 사용할 수 있기 때문에 내 계획은 메이저에서 위험을 분산시키는 것입니다. 이렇게 하면 전역 목표(현재 수동 닫기를 시뮬레이션하는 해결 방법임)를 동일한 수준으로 유지하면서 로트 크기를 4/5로 줄일 수 있습니다.
이제 내 질문 :
결과는 그리드와 같은 시스템에 유용하며 그러한 시스템의 핵심 요소는 무엇입니까?
친애하는
//지