Статистика антисетевой системы - страница 3
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Извините, что поправляю вас, ubzen, но математика - это просто истина. Именно неправильное использование математики может привести к проблемам. Если вы действительно хотите не согласиться с истинностью математических теорем, вы почти наверняка бьетесь головой о кирпичную стену, а если это маловероятно, я считаю, что вам нужно улучшить свои знания до уровня постдока. Например, критерий Келли - это математическая истина о вероятностном распределении доходности, достигаемой при использовании определенного количества кредитного плеча на последовательность возможностей с определенными статистическими свойствами. Он может быть полезен на практике в ситуациях, когда у вас есть то, что вы считаете хорошими оценками необходимых статистических свойств. Но самое главное, что говорит мне теория (и мои эмпирические исследования), это то, что вы можете ожидать ужасающей дисперсии в прибыли, если используете хоть что-то близкое к максимальному кредитному плечу, которое предполагает критерий. Практически единственный способ, которым теория может ввести в заблуждение того, кто ее понимает, - это если он использует слишком неточные оценки статистических свойств своих сделок. Старая истина - "мусор внутри, мусор снаружи". Если вы вводите неправильные данные в правильную программу, не ждите правильных результатов.
Что касается гауссова распределения, то тот факт, что некоторые небрежные люди сделали неверные предположения о математической модели, которую следует использовать для корреляции между активами в определенных приложениях, и что эта ошибка привела к большим финансовым проблемам, уже довольно старая шляпа, и кажется мне примерно такой же захватывающей, как проблема Y2K (которая уже отправляла меня спать примерно к 1990 году, тем более что я всегда избегал использования двузначных годов в своих программах).
Я стремлюсь не делать диких заявлений, как вы (например, "миллиарды независимых событий"), а действительно работать над тем, насколько значима имеющаяся у меня информация. Например, если кривая эквити, полученная системой zzuegg, действительно так удивительно хороша, как кажется, это очень сильное доказательство ее эффективности, если только она не была оптимизирована на этих данных. Я никогда не получал такой хорошей кривой эквити без того, чтобы она была ерундовой или оптимизированной на этих данных. Когда вы видите конечную прибыль, которая очень кратно превышает максимальную просадку по эквити, это свидетельствует о высоком качестве. Когда это кратное мало, вероятность того, что это случайность, намного выше. Это простое эмпирическое правило, но оно неплохое. Его можно улучшить, если более детально изучить статистику.
Кстати, если бы Джордж Сорос разорился в этом году, я бы сказал: "Его управление деньгами было ужасным". Хотя Джордж Сорос никогда не совершит ошибку, рискнув всем своим состоянием, хорошим примером того, кто сделал это, является знаменитый Джесси Ливермор. Он был настолько плох в управлении деньгами, что после огромного богатства стал бедным. Не нужно быть математиком, чтобы понять, что он поступил глупо, вероятно, из-за комбинации психологических недостатков в сочетании с отсутствием методичного управления своим богатством. Ливермор, несомненно, был очень хорошим трейдером, но в его управлении деньгами было место для совершенствования, не так ли?
При всем уважении, не могли бы вы помочь нам с содержанием. Двадцать абзацев, объясняющих, почему мы не согласны, не помогут этой теме. Я надеюсь, что вы сможете ответить на мои вопросы прямым ответом, я даже приму "я не знаю" или "я посмотрю".
1) Пожалуйста, покажите нам математику, доказывающую или опровергающую антисетевой подход.
2) Пожалуйста, предоставьте оценку статистически достоверного количества сделок.
3) Пожалуйста, приведите формулы или ссылки, подтверждающие ваши мнения, с которыми я не согласился.
Как вы сказали, именно неправильное использование математики может привести к проблемам. ИМХО. Использование обычной статики в торговле, как будто это закон, является неправильным использованием математики. Я очень прошу вас предоставить формулы на этот раз.
В ответ на:
Ливермор явно был очень хорошим трейдером, но в его управлении капиталом были возможности для улучшения, не так ли? Я бы сказал, что цель оправдывает средства. Если бы он не разорился, мы бы продолжали думать, что он знал, как управлять деньгами.
Из Википедии: 16 сентября 1992 года, в "черную среду", фонд Сороса продал в короткую более чем на 10 миллиардов долларов фунтов стерлингов,[27] нажившись на нежелании правительства Великобритании повысить процентные ставки до уровня, сопоставимого с другими странами Европейского механизма валютных курсов, или плавающего курса своей валюты.
Как вы думаете, откуда они взяли статистику, которая поддерживала "Край на торговле", которая поддерживала "Управление деньгами" в размере 10 миллиардов фунтов. Если бы Соро проиграл эту ставку, мы бы сказали, что он тоже не знал управления капиталом, потому что келли и банкролл не поддерживали ставку.
Если математика говорит, что у вас 0,01% (1/10000) риска разорения, и вы потеряли все свои деньги. Значит ли это, что вы не умеете управлять деньгами? Или это значит, что вам не повезло, что случается с 1 из 10000 человек?
@ubzen, интересные моменты. Я не думаю, что мы так сильно расходимся во мнениях, как вам кажется. А дискуссия улучшает понимание, надеюсь, для всех нас.
1) Я не делал ни одного из этих (четырех?) утверждений и не стал бы этого делать. Я бы не хотел и не пытался доказывать или опровергать системы grid или anti-grid в целом. Это просто невыполнимо. Даже в случае одной конкретной системы все, что возможно, это сделать статистические заявления о ее эффективности.
2) Этот вопрос поднимает проблему, которая имеет фундаментальное значение для интерпретации доказательств. Основная идея заключается в том, чтобы оценить, насколько вероятно, что результаты могли быть получены случайно, чтобы избежать обмана. В качестве простой аналогии предположим, что у вас есть метод предсказания бросков монеты, и вам удалось получить результат 14/20, вы можете легко определить, насколько вероятным был бы такой результат, если бы вы действительно выпало 50%. 14/20 можно рассматривать как коэффициент прибыли 1,75, поэтому не нужно много выборки, чтобы стать значимым. (на самом деле вероятность получить хотя бы 14 из 20 правильных результатов составляет примерно 1 к 17, если у вас нет преимущества).
Оказывается, что более низкие коэффициенты прибыли (например, 1,1) требуют гораздо большей выборки, чтобы стать значимыми. Точный процесс заключается в создании нулевой гипотезы, которая может быть чем-то вроде "сделки имеют ту же дисперсию, что и фактические результаты, но средняя прибыль равна нулю", а затем вычислить вероятность того, что вы получите фактический результат случайно. Очень полезная общая процедура, надеюсь, вы согласитесь. В случае с результатами zzuegg, моего анализа было недостаточно, чтобы опровергнуть нулевую гипотезу (даже с оптимистичным предположением о дисперсии, которое я сделал), но удивительно хорошая кривая эквити дает мне понять, что проведение анализа с использованием данных, которых у меня нет, показало бы, что результаты определенно не могут быть приписаны случайности.
Есть интересный момент, когда вы тестируете несколько систем (скажем, при оптимизации). Если бы вы проводили этот анализ на лучшей из ваших систем, вы могли бы ввести себя в заблуждение из-за того, что произошел отбор. Вам необходимо усилить критерий, чтобы учесть, что вы провели несколько испытаний. Например, если вы сделаете 100 независимых прогонов и один из них даст результаты, которые, как вы ожидаете, могут случайно произойти 1 раз из 200, это вряд ли будет доказательством того, что метод прибыльный. Надеюсь, понятно, почему.
3) Хорошо, наконец, отвечу на три ваших несогласия, приведенных ниже.
ubzen:
Я не согласен: Это математический факт, что способ достижения наилучших долгосрочных результатов (с разумным определением этого понятия, включая ваше неприятие риска) от серии торговых возможностей с похожими статистическими характеристиками - это использование одинакового количества кредитного плеча для каждой из них:
Я не согласен: Конечно, вероятно, существует довольно много людей, которые готовы принять (или игнорировать) небольшую вероятность очень больших потерь, чтобы иметь высокую вероятность здоровой прибыли, но это лучше всего классифицировать как чистую азартную игру.
Я не согласен: нет никаких теоретических причин позволять тому, что происходит с первой сделкой, влиять на размер позиции для второй сделки (за исключением того, что он может быть изменен пропорционально эквити на счете).
Первый связан с критерием Келли, с которым вы знакомы. Если у вас есть серия торговых возможностей с одинаковыми статистическими характеристиками (скажем, два возможных исхода с одинаковыми вероятностями каждый раз), вы знаете, что максимального среднего логарифмического роста можно достичь с помощью фракции Келли - то есть одинакового конкретного фиксированного кредитного плеча каждый раз, когда вы получаете одну из возможностей, но это дает чрезвычайно высокую дисперсию результатов. Вы, вероятно, также знаете, что если вы используете более низкое фиксированное кредитное плечо, вы достигаете более низкого среднего роста, но гораздо более низкой дисперсии. Если для последовательности схожих возможностей вы используете 2 или более различных уровней левериджа для их подмножеств, результатом будет среднее геометрическое того, что вы получили бы при использовании каждого из различных уровней левериджа в отдельности (если это не очевидно, я могу пояснить). Причина, по которой вы получаете худшую дисперсию при использовании смеси рычагов, чем при выборе одного рычага, заключается в том, что график зависимости дисперсии от доходности вогнутый (каждая точка соответствует одному выбору рычага). Если представить себе эту кривую зависимости дисперсии от доходности, то среднее значение двух или более точек на кривой будет выше кривой (просто потому, что она вогнутая). Это означает, что всегда лучше использовать один уровень кредитного плеча. Очевидно, что существует огромная проблема в том, что мы не знаем вероятностей в торговле, но если бы мы знали, Келли указал бы нам на способ варьирования воздействия, чтобы обеспечить оптимальный компромисс между доходностью и дисперсией.
Нетривиально применять это к ситуации, когда у вас есть чистая позиция переменного размера, что имеет место в системах grid и anti-grid. Это очень отличается от ситуации, скажем, когда у вас есть серия ставок на бесстрастную монету. Поразмыслив, в такой ситуации мы могли бы дать удобное искусственное определение сделки как времени, в течение которого позиция остается постоянной. Закрывая глаза на спред, можно сделать вид, что вы просто открываете и закрываете такие позиции в те моменты, когда размер позиции меняется. Очевидно, что наиболее важной и интересной вещью является экспозиция, которую вы имеете, и время, в течение которого вы ее имеете.
С этой точки зрения, теория предполагает, что изменения в размере позиции должны быть связаны с изменениями в статистических показателях (вы хотите довольно низкую экспозицию (в терминах эффективного рычага), когда у вас есть небольшое преимущество, и высокую экспозицию, когда у вас огромное преимущество).
Думаю, второе разногласие можно рассматривать как личные предпочтения. Но вероятности и размеры выигрышей и проигрышей тоже важны. Ситуация, о которой я думал, это когда у кого-то есть 90% шансов на 10% выигрыша и 10% шансов на 90% проигрыша или еще хуже. Т.е. нет преимущества, но он выигрывает большую часть времени. Именно такую ситуацию вы получаете при мартингейл-ставках без края.
Третье разногласие возникает при размышлении о влиянии на конечное эквити. Можем ли мы согласиться, что, в принципе, единственное, что следует учитывать при выборе экспозиции в конкретный момент времени, это то, как эта экспозиция влияет на распределение вероятностей вашего конечного эквити? Насколько я могу судить, единственное, что имеет значение, - это вероятность того, что что-то произойдет (цена достигнет различных уровней позже), и собственный капитал в тот момент, когда появляется возможность. Единственный способ, которым результат какой-то более ранней сделки влияет на это, - это влияние, которое он оказал на эквити. Конечно, если позиция уже открыта, это влияет на то, как может быть достигнут соответствующий уровень экспозиции. Возможно, вы имели в виду именно это.
@ubzen, по другим пунктам:
Конечно, вы не можете считать, что это хорошее управление деньгами для человека с огромным состоянием - потерять все это и даже больше? Чтобы выразить это количественно, люди обычно имеют выпуклую функцию полезности, особенно на низком уровне, где первая часть их богатства стоит намного больше, чем дополнительное богатство. Например, разница в полезности между $0 и $1M намного больше, чем разница между $9M и $10M. Этот факт можно использовать, чтобы показать, что полезность теряется, если рисковать слишком большой частью своего богатства. Причина в том, что предельная прибыль имеет гораздо меньшую полезность, чем предельные убытки. Но, конечно, это здравый смысл: если у вас есть $100M (в сегодняшних деньгах), вы должны сохранить хотя бы часть из них в безопасности, чтобы гарантировать, что у вас есть большая часть того, что вы хотите. Полезность выжимания последнего пенни потенциальной прибыли путем максимизации риска ни в коем случае не настолько высока, чтобы оправдать риск всем этим.
Я думаю, что вы ошиблись в оценке рискованности ставки Сороса. Если позиция составляла $10B, то риск был меньше 4,5% от этой суммы ($450M) из-за верхней границы ERM, но, вероятно, намного меньше этого, потому что цены входа и выхода были бы не в самых худших точках. Он определил сделку с хорошим соотношением риск/вознаграждение, поскольку в случае выхода переоцененного фунта стерлингов из ERM вероятность роста была очень высока. Поскольку фонд Сороса на момент сделки, вероятно, располагал средствами > $10B (например, мы знаем, что около $6B было инвестировано Ротшильдами в 1969 году), кредитное плечо, использованное для сделки, можно считать консервативным в соответствии с критерием Келли, предполагая любой разумный край. (Кстати, фунт стерлингов упал примерно на 25%, и ставка Сороса, должно быть, поймала довольно большую часть этого движения, что впечатляет. Интересно, какова была стратегия выхода? :) ]
Отлично, хорошо объяснил. Теперь я понимаю, к чему вы клоните. Я согласен со всеми представленными объяснениями. Позвольте мне немного выступить в роли адвоката дьявола против этой системы. На первый взгляд, система кажется случайной. Нет прогнозирования, нет края и нет алгоритма. Большинство людей с математическим образованием посмотрели бы на такую систему и сказали бы, что ожидание системы=0. Из-за математического закона, с которым я согласился в списке, эта система обречена на провал. С какой стати эта система использует ставки переменного размера? Если она действительно прибыльная, согласно математике и тому, как я ее понимаю, она должна быть прибыльной и при использовании плоских ставок. Кроме того, почему используется 20 тысяч вместо стандартного стартового счета в 10 тысяч? Гордон предоставил несколько хороших математических выкладок и комментариев, чтобы опровергнуть такие системы.
Теперь я попытаюсь поддержать эту систему. Я думаю, что Ззуегг хорошо изложил свои обоснования. Индикаторы отстают, а цены - нет. Система использует OrderProfit в качестве индикатора. Как только я увидел его кривую, я понял, что он хеджирует одну и ту же валюту. Я видел кривые, где Zzuegg творил чудеса с просадками, используя хеджирование. Очевидно, он знает что-то, чего не знаю я. Хеджирование - это то, что 7-bit, первый человек, от которого я слышал об этом Anti-Grid, не стал бы рассматривать. Однако он рассмотрел возможность использования Grid и Anti-Grid вместе, потому что у одного линейный рост (Grid), а у другого квадратичный рост (Anti-Grid). В целом, для поддержки этой системы в 7-битной системе были приведены неплохие математические выкладки.
К вопросу о переменном размере партии в сравнении с аналогичным: Нет особой разницы, Zzuegg мог бы использовать 0.1 лот в течение всего теста и все равно достичь тех же результатов. Только в этот раз у него будет в 10 раз больше сделок. Я видел, как он делал это раньше. Причина, по которой математики любят фиксированные лоты, заключается в том, что это облегчает расчет Келли и других статистических показателей. Но не это главное в таких системах, важнее зависимость ордеров/независимые события. Да, я знаю, что не невозможно рассчитать Келли и Sd-кривые с зависимыми событиями, это просто сложнее, и я ценю ваши комментарии, пытающиеся объяснить некоторые из них.
К вопросу о Draw-Down и 20-килограммовом банкролле. Я думаю, даже Ззуегг понимает, что его система требует гораздо большего инвестиционного капитала, чем обычно. Относительный просадка будет становиться все ниже и ниже при увеличении инвестиционного капитала. Я просто хотел указать на важность сравнения яблок с яблоками.
К вопросу о статистически достоверном количестве сделок: Хотел бы я, чтобы у вас был ответ на этот вопрос :(. В любом случае, все надежды не потеряны. У него есть другие валютные пары, которые могут показать другие характеристики, которые он мог бы протестировать. Я более чем уверен, что такая система будет работать лучше на разных графиках, чем учебник Trend-Following или система боковых путей, если уж на то пошло. Конечно, опять же, она может умереть на одной из тех пар диапазона.
К вопросу о случайных торговых 0-возможностях: Я считаю, что рынок является случайным большую часть времени. Эффекты его неслучайной природы в основном проявляются на более крупных масштабах/временных рамках. Однако именно на более мелких временных интервалах большинство наших банкроллов должны пережить бурю. Кроме того, торговля - это не статичный процесс, как карточная игра или шахматы, где алгоритмы могли бы использовать их (до статистической степени, близкой к уверенности), потому что все известные переменные видны. Технический анализ и ценовые графики показывают только одно измерение рынков. Фундаментальные и эмоциональные аспекты не видны. Можно просчитать все переменные и даже эмоции (если вы верите, что они тоже отражаются в цене) до того момента, когда вы размещаете ордер. Но после этого сделка оказывается во власти новых движений цены. Я думаю, что такая система позволяет вам приспособиться к "до" и "после" в условиях беспорядочно меняющегося рынка.
В заключение: Взломал ли Zzuegg код системы 7-Bit Anti-Grid с использованием хеджирования? Что ж, подождем и посмотрим.
Будьте здоровы. -Zen-
Вы правы, система работает и с постоянными лотами, но она очень медленно восстанавливается после фаз ранжирования, так что прибыль уменьшается. Даже если это может выглядеть более безопасным, я не думаю, что это так. Быстрое восстановление после периода колебаний, в лучшем случае, как только произошел прорыв, является хорошим способом не попасть в следующий период колебаний без фиксации прибыли.
To the issue of Draw-Down & 20k Bankroll. I think even Zzuegg realizes that his system requires a much bigger investment capital than typical. The relative draw-down will get lower and lower when ever the stating capital is Increased. I just wanted to point out the importance of comparing apples to apples.
В тесте на 20k я использовал свой реальный счет. Минимальный лот составляет 0.1, если вы найдете брокера (а их много, даже ECN), который позволяет торговать 0.01, то банкролл составит всего 2k. Все еще высоко для таких маленьких лотисов, но вполне доступно.
Прилипчивый антигрид потребует открытия позиции в обоих направлениях после движения на X пунктов. Основное отличие антигрида от грида в том, что в первом случае вы устанавливаете стоплосс, а во втором - тейкпрофит. В хеджировании есть свои плюсы и минусы, как я уже сказал, ту же систему можно реализовать и без хеджирования, но кодирование в этом случае намного проще. Антигрид 7Bits работает хорошо, (но если я правильно помню, он также продает и покупает одновременно, давно), но вам нужно определить критерии выхода, если вы пропустите выход, весь антигрид пойдет против вас. Для этого нужен индикатор. Поскольку я категорически не хочу никаких индикаторов, мне нужно было найти другой способ автоматизировать это. Основным дополнением к строгому антигриду является то, что система блокирует даже часть прибыли, если рынок идет против чистой позиции. (не много, но хотя бы несколько пунктов). Большая просадка все еще является проблемой, избегание всего нескольких сделок в фазах диапазона не только уменьшило бы просадку, но и увеличило прибыль, так как восстановление произошло бы быстрее. К сожалению, в настоящее время я не знаю, как это сделать, не полагаясь на индикаторы.
Кроме того, мультивалютные бэктесты MT5 кажутся более сложными, чем предполагалось. :(
BTW, я перевернул систему, чтобы проверить, эксплуатирую ли я какую-либо стратегию ставок или действительно природу трендовых рынков, и перевернутая система потерпела неудачу все время, время начала не имеет значения. Это приводит к выводу, что даже если я включаю какую-то небольшую прогрессивную систему, я использую тот факт, что рынки трендовые.
@ubzen, на самом деле, "хеджирование" не дает ровно ничего из преимущества или прибыльности! Это просто удобный способ держать открытыми ордера стоп и тейк-профит. Нет никакого другого преимущества в том, чтобы иметь две позиции, открытые в противоположных направлениях в одно и то же время у одного и того же брокера (потому что капитал счета изменяется точно так же, как если бы у вас была чистая позиция). В некоторых случаях хеджирование может увеличить стоимость спреда (в любой момент, когда вы открываете и закрываете противоположные позиции практически в одно и то же время). Конечно, если приложить немного больше усилий, можно получить те же результаты, что и в любой хеджированной системе, просто убедившись, что у вас всегда одинаковые чистые позиции и открыты одинаковые стоп- и лимит-ордера (как отдельно управляемые ордера, а не OCO, привязанные к позиции).
Я думал, что мой ответ о статистически достоверном количестве сделок - это то, что вам нужно. Если посмотреть на это немного по-другому, то всякий раз, когда у вас есть выборка сделок, у вас есть неопределенность в базовой производительности (в отличие от производительности выборки), которая уменьшается с размером выборки. Вы можете найти такие вещи, как 95% доверительный интервал для производительности, используя технику, которую я описал. Единственная причина, по которой вам нужно больше сделок, когда фактор прибыли низок, заключается в том, что вам нужно сделать интервал меньше, чтобы быть уверенным в том, что вы прибыльны. Конечно, неопределенность уменьшается с квадратным корнем из количества сделок.
Что касается размышлений о том, что делает стратегию прибыльной, имейте в виду одну тривиальную вещь. Часть времени у вас длинная позиция, часть времени у вас короткая позиция. Для прибыльности рынок должен двигаться в том же направлении, что и ваши сделки, больше, чем в неправильном направлении (с учетом весов, если размер позиции варьируется). Таким образом, для получения прибыли вам необходимо предсказывать направление движения рынка (т.е. быть длинным, когда рынок идет вверх, и коротким, когда он идет вниз), какой бы сложной ни была ваша система :).
@zzuegg, какими были красные зеленые и синие данные на вашем графике, размещенном 2011.08.08 21:19?
Я все еще совершенно поражен тем, что линия эквити практически не имеет нисходящего движения, но при этом так сильно растет за весь период. Можете ли вы примерно указать, что именно в системе является причиной этого? Антигрид, который я просмотрел от 7bit, кажется совсем другим (и нигде не таким хорошим), по крайней мере, когда я ввожу случайные числа. [Кроме того, линия баланса направляется на юг только к концу тестового периода, что кажется немного странным!
@Zzuegg:
7Bits antigrid работает отлично, (но если я правильно помню, он также продает и покупает одновременно, давно): Да, возможно, давно, когда он экспериментировал. Согласно его заявлению здесь: "Противоположные позиции, конечно, будут немедленно закрыты, я думал, это само собой разумеется? С какой стати я должен быть длинным и коротким по одному и тому же инструменту в одно и то же время?". Окончательная версия системы Snowball, как mt5, просто не позволит этого. Но я согласен, с хеджем проще кодить, поскольку у вас будет доступ ко всей информации, хранящейся в ордерах, без необходимости использовать global_variables или фиктивные ордера.
Кроме того, мультивалютные бэктесты MT5 кажутся более сложными, чем предполагалось :(: Да? Лол, я учил, что сначала скормлю тебя волкам. В любом случае, если вы все еще пытаетесь получить некоторые идеи о том, как это будет работать в мультивалютности без использования mt5, я все еще рекомендую инструмент, описанный ранее. Он может объединить несколько файлов отчетов, чтобы показать эффект равенства. 1) Проблема с этим подходом заключается в том, что если вы используете процент от капитала для определения чего-то вроде (риск/вознаграждение, например), то этот подход будет неверным. 2) Это решение не может посмотреть на то, что происходит, например, в EUR/USD, чтобы определить результат EUR/GBP.
Большая" просадка все еще является проблемой, избегая лишь нескольких сделок в фазах диапазона...: Ну, в соответствии с системой, вы можете попробовать использовать Order_OpenPrices для определения диапазона. Однако, по моим тестам, сколько раз это вам помогает, столько же раз и вредит. Вот пример кода.
@zzuegg, какие данные были красные зеленые и синие на вашем графике, размещенном 2011.08.08 21:19?
Я все еще совершенно поражен тем, что линия эквити практически не имеет нисходящего движения, но при этом так сильно растет за весь период. Не могли бы вы примерно указать, что именно в системе является причиной этого? Антигрид, который я просмотрел от 7bit, кажется совсем другим (и нигде не таким хорошим), по крайней мере, когда я ввожу случайные числа. [Кроме того, линия баланса направляется на юг только к концу тестового периода, что кажется немного странным!
Эквити падает, график, опубликованный в 08.08 - это зарегистрированный истинный эквити, показывающий пик (синий), текущий эквити на ежедневной основе (максимум/минимум) и красным цветом максимальную просадку. Которая составила 28,5%...
Я напишу больше завтра.