马丁有那么糟糕吗？还是你必须知道如何烹饪？ - 页 13

[Alexey]

tol64:

我不明白你在算什么。

而结果只是一个美丽的侥幸。风险需要低得多。增长10倍之多，利润也会减少。))一般来说，你首先要在系统上下功夫。这个只是有一个固定的止盈 和追踪。

我在测试过程中计算了存款增加的次数。从你糟糕的描述来看，带有固定止损和利润的随机进场不应该在如此多的交易中发挥作用。如果能有一份报告就好了。寻找一个模式。

[Anatoli Kazharski]

ivandurak:
我数了一下，在测试期间，存款增加了多少次。从你糟糕的描述来看，带有固定止损和利润的随机进场在如此多的交易中不应该发挥作用。如果能有一份报告就好了。寻找一个模式。

不是165次，而是只有~16次。测试中的初始存款是100,000，而不是10,000。而我所描述的工作如第二张截图所示。有了马汀，你正好可以得到第一张截图中所示的结果。

这么多的 "炼金术"。)))

[Alexey]

tol64:

不是165次，而是只有~16次。测试中的初始存款是100,000，而不是10,000。而我所描述的工作如第二张截图所示。有了马汀，你恰好可以得到第一张截图中所示的这种结果。

这么多的 "炼金术"。)))

现在都看到了。要淹死我的蟾蜍了。

如果你对马丁的话题感兴趣。我可以抛出一个想法。

[Anatoli Kazharski]

ivandurak:

我现在已经看到了这一切。我要去淹死我的蟾蜍了。

如果你对马丁感兴趣。我可以浮出一个想法。

我对所有的想法都感兴趣，即使是被拒绝的想法。所有的想法我都会先以纯粹的形式进行尝试，然后开始最有趣的部分--尝试改进和发展它们。

也不要急着淹死蛤蟆。如果你能稳定地得到这样的结果，就像在第一个屏幕上，它==圣杯。)))

[Alexey]

tol64:

我对所有的想法都感兴趣，甚至是被拒绝的想法。所有的想法我都先以最纯粹的形式进行尝试，然后最有趣的部分就开始了--试图改进和发展它们。

也不要急着淹死蛤蟆。如果你能稳定地得到这样的结果，就像在第一个屏幕上，它==圣杯。)))

我们从昨天（正在优化）到今天（正在优化），在高的地段建立一个通道。我们在通道的边界设置挂单，在通道的中间设置挂单的止损，利润等于通道的宽度。因此，TP=2*CL。 当其中一个挂单触发时，第二个挂单会根据开仓量 进行修改，根据方案1 2 2 4 4 8 8 16 16 32 32，等等。如果价格没有突破通道，挂单就会被删除，我们等待明天。如果一个影响波动的国家德国法国英国瑞士美国日本今天没有交易。该通道应满足至少一个点宽，不超过一个点长的条件。总的想法是预测波动性的激增，它使用了亚洲-欧洲转移。波动性正在增加，所有围绕通道的舞蹈都是为了寻找目标。

[Anatoli Kazharski]

ivandurak:
我们从昨天（正在优化）开始到今天（正在优化），在高点和低点上建立一个通道。我们在通道的边界设置挂单，在通道的中间设置挂单的止损，利润等于通道的宽度。因此，TP=2*CL。 当其中一个挂单触发时，第二个挂单会根据开仓量 进行修改，根据方案1 2 2 4 4 8 8 16 16 32 32，等等。如果价格没有突破通道，挂单就会被删除，我们等待明天。如果一个影响波动的国家德国法国英国瑞士美国日本今天没有交易。该通道应满足至少一个点宽，不超过一个点长的条件。总的想法是预测波动性的激增，它使用了亚洲-欧洲转移。波动性正在增加，所有围绕通道的舞蹈都是为了寻找目标。

很好。即使是单独的交易策略，它也是一个很好的交易策略。在这上面下功夫是有意义的。而波动性是我总体上最喜欢的主题。我甚至知道有人在交易中使用这种系统。在手工交易中。但由于我是一个机器人:)))，我想做一个全自动的。或者至少是一个美妙的半自动的，可以通过轻微的、不频繁的鼠标移动来控制。

我上面说的随机输入是指大致相同的方案，但很笨拙（极端情况下用于调试的测试版本）。换句话说，两个挂单被设置，但不分青红皂白，风吹到哪里就到哪里。但对亏损的交易有一个控制。当算法知道出了问题该怎么做时，它是一种决策块。我仍然在发展这个想法，因为有很多方法可以改善结果。我喜欢思考安全问题。我首先想到的是它。:)

[Alexey]

tol64:

很好。它本身就是一个很好的交易策略。在这上面下功夫是有意义的。而波动性一般是我最喜欢的主题。我甚至知道有人在交易中使用这种系统。在手工交易中。但由于我是一个机器人:)))，我想做一个全自动的。或者至少是一台美妙的半自动机器，可以通过轻巧而不频繁的鼠标移动来控制。

我上面说的随机输入是指大致相同的方案，但很笨拙（极端情况下用于调试的测试版本）。换句话说，两个挂单被设置，但不分青红皂白，风吹到哪里就到哪里。但对亏损的交易有一个控制。当算法知道出了问题该怎么做时，它是一种决策块。我仍然在发展这个想法，因为有很多选择可以改善结果。我喜欢思考安全问题。我首先想到的是它。:)

这是对ATP的0-1范围进行归一化的指标，显示了这一情况。在15分钟图上。

如果你发现它的用途，请悄悄告诉我。

还值得注意的是，波动率的分解本身就吸了很多假阳性。但它允许减少马丁的反转次数。

[Alexey]

作为EA操作的一个变种，在经过一段时间的优化后，没有马丁的标准排水。

[Anatoli Kazharski]

ivandurak:

这是对ATP的0-1范围进行归一化的指标，显示了这一情况。在15分钟图上。

在没有正常化的情况下，可以很好地看到日内波动的周期性。它只是在规范化后看起来更好。

ivandurak:

还值得注意的是，波动性突破本身就吸纳了大量的虚假进场。但它允许减少马汀的翻转次数。

关键是，波动率的分解可以通过很多方式来实现，所以一切都像以前一样是相对的。

ivandurak:

作为一个变种，没有马丁的专家顾问的工作是经过一段时间的优化后的标准损失。

在可视化模式下检查每一次缩减，以了解那里究竟发生了什么。详细的分析会给你提供关于如何减少缩水的想法。而且你还可以发现错误，在解决了这些错误之后，结果也可以得到改善。))

[Alexey]

tol64:

在没有正常化的情况下，可以很好地看到波动率的日内周期性。通过正常化，它只是看起来更明显。

问题是，波动性的崩溃可以通过很多方式实现，所以它和以前一样是相对的。在可视化模式下检查每一次缩减，以找出那里真正发生了什么。详细的分析会给你提供如何减少缩水的想法。而且你还可以发现错误，在解决了这些错误之后，结果也可以得到改善。))

在股票图上有一条灰色的细竖线，将优化期分开。其他都是向前看。如果优化是在沙皇时期进行的，人们很难期待机器人会有稳定的结果。我认为，首先我应该找出它在过度优化期间的稳定性，以及最大的缩水是什么。如果结果令人满意，那么你就可以考虑一个具有自我优化功能的全自动系统。这个永动机是不应该工作的。