稳定的MTS - 页 23 1...16171819202122232425262728 新评论 [删除] 2016.07.30 23:49 #221 Vladimir Suschenko: 其实很简单，请记住，就像古老的轶事一样："......我在批发市场上以每个卢布的价格拿货，以三倍的价格铺开摊位，3-1=2，然后这些2%，然后生活......" 。但说真的，所有的交易都归结为微不足道的买入和卖出操作。但决定这些操作的正确时机的原则，才是决定交易算法的操作逻辑和盈利/亏损的关键。而我心中对这一原则的描述超出了 "一般情况下 "的概念。因此，问题出现了："你是想过日子还是想过日子？我不会教你如何以及以何种方式吸引投资者并引起他们的兴趣，但我要大胆地 做如下比喻：想象一下这样一种情况：一家著名的汽车经销商的雇员想向客户出售一辆华丽的奔驰车或类似的东西。他是否会对舒适的皮革内饰、平稳的运行和瞬间的加速等消费者属性感兴趣，还是会告诉她野牛皮的敷料技术和发动机的组装技术及其部件的生产？当你理解了它，他们就能以10美元的自由职业者服务为你做出这样的算法...那么我的兴趣是什么呢？嗯，我不介意。 弗拉迪斯拉夫，不要这样。你在那里做得怎么样？ Sergey Sobakin 2016.07.31 06:29 #222 azfaraon: 所以它对我来说也是有效的））））。你有我的电子表格用于测试。根据电子表格中的价差，对2001年至2016年和2011年至2016年的几对组合进行下降测试。你可以在私人信息中这样做。如果它能坚持下去，我们就可以谈了。是的，酒吧的时间从5分钟起。 反正你已经看到了我的结果，所以这都是真实的....。几个工具总是更有趣 [删除] 2016.07.31 06:49 #223 Yuriy Asaulenko: 每次三个月的时间也算。不需要重新计算，我们需要的市场统计数据变化极其缓慢接近，但不完全是。Corr()和cov()在形式上完全不同。只要看看plot(corr())和plot(cov())就能感受到区别。 我知道。相关性是协方差除以两个随机变量的均方差的乘积，即一些常数系数。所以它们在形式上是不同的，但本质上是一样的。 [删除] 2016.07.31 06:50 #224 Сергей:你有我的电子表格用于测试。根据电子表格中的价差，对2001年至2016年和2011年至2016年的几对组合进行下降测试。你可以在私人信息中这样做。如果它能坚持下去，我们就可以谈了。是的，酒吧的时间从5分钟起。 反正你已经看到了我的结果，所以这都是真实的....。几种乐器总是更有趣 谢尔盖，你是指FxPro的图表吗？你在这里贴出的那些文件的链接里有吗？不知为何，我在那里没有看到它。 [删除] 2016.07.31 07:03 #225 Vladimir Suschenko: 其实很简单，请记住，就像古老的轶事一样："......我在批发市场上拿货，每个卢布，摊位上的货是三倍，3-1=2，这里是这些2%和生活." 。但说真的，所有的交易都归结为微不足道的买入和卖出操作。但决定这些操作的正确时机的原则，才是决定交易算法的操作逻辑和盈利/亏损的关键。而我心中对这一原则的描述超出了 "一般情况下 "的概念。因此，问题出现了："你想开车还是想骑车？我不会教你如何以及以何种方式吸引投资者并引起他们的兴趣，但我要大胆地 做如下比喻：想象一下这样一种情况：一家著名的汽车经销商的雇员想向客户出售一辆华丽的奔驰车或类似的东西。他是否会对舒适的皮革内饰、平稳的运行和瞬间的加速等消费者属性感兴趣，还是会告诉她野牛皮的敷料技术和发动机的组装技术及其部件的生产？当你理解了它，他们就能以10美元的自由职业者服务为你做出这样的算法...那么我的兴趣是什么呢？嗯，我不介意。 如果你要给我一辆奔驰车，就不会有任何问题。只要我们谈论的是一只被戳中的猫。你必须原谅我。 Sergey Sobakin 2016.07.31 07:16 #226 Oleg Shenker: 谢尔盖，你是指FxPro的电子表格吗？是否在那些文件中，即你在这里发布的链接？不知为何，我在那里没有看到它。 是的，它在excel文件的文件夹里。所有货币对都有测试点差。它们都是基于真实的交易情况 Yuriy Asaulenko 2016.07.31 12:14 #227 Vladimir Zubov: 我昨晚在这个主题的印象下没有睡觉，它建议我应该改善它，它已经改善了，但10%)由于英雄的荣耀并没有休息，70%的成功交易（在一次测试中甚至达到80%）是引人注目的，但1/1的盈亏比，让人有点紧张。我还整晚都在思考如何改进我的TS。我在FORTS上的最后一个TS给出了高达60%的成功交易，但交易的平均盈亏比是~(70-80)/(25-30)--数字，这些是点。在我想起不确定性原理之前，我想不出任何办法。让我提醒你，dx*dp>=h/2，也就是说，我们越是精确地确定一个粒子的位置，我们对其动量（速度）的了解就越少。当然，这个比喻是间接的。我们可以提高进场的可信度，但这需要时间进行更合理的测量，因此，虽然不成功的交易数量会减少，但我们会更晚进场，因此利润会减少。而在所有成功的交易中。因此，增加成功和不成功的交易的比例，我们减少了交易的利润/损失率。如果你看一下交易，由于报价波动，一部分可能成功的交易是使用止损关闭的。如果我们移动止损点，成功/不成功的交易比例会增加，但每笔交易的平均损失会增加。是的，盈利/亏损交易的比例会增加，但也会降低交易中平均利润与平均亏损的比例。而我们将获得同样的70-80%的成功交易和50/50的盈亏比。现在问题自然产生了--哪个系统更好（更有效率）？对于效率指数，我首先想到的是类似E=（盈利交易的概率）*（M交易利润/M交易损失）。我还没有检查过数学或物理学。 [删除] 2016.07.31 21:48 #228 Yuriy Asaulenko:由于英雄的荣耀并没有休息，70%的成功交易（在一次测试中甚至达到80%）是引人注目的，但1/1的盈亏比，让人有点紧张。我还整晚都在思考如何改进我的TS。我在FORTS上的最后一个TS给出了高达60%的成功交易，但交易的平均盈亏比是~(70-80)/(25-30)--数字，这些是点。在我想起不确定性原理之前，我想不出任何办法。让我提醒你，dx*dp>=h/2，也就是说，我们越是精确地确定一个粒子的位置，我们对其动量（速度）的了解就越少。当然，这个比喻是间接的。我们可以提高进场的可信度，但这需要时间进行更合理的测量，因此，虽然不成功的交易数量会减少，但我们会更晚进场，因此利润会减少。而在所有成功的交易中。因此，增加成功和不成功的交易的比例，我们减少了交易的利润/损失率。如果你看一下交易，由于报价波动，一部分可能成功的交易是使用止损关闭的。如果我们移动止损点，成功/不成功的交易比例会增加，但每笔交易的平均损失会增加。是的，盈利/亏损交易的比例会增加，但也会降低交易中平均利润与平均亏损的比例。而我们将获得同样的70-80%的成功交易和50/50的盈亏比。现在问题自然产生了--哪个系统更好（更有效率）？对于效率指数，我首先想到的是类似E=（盈利交易的概率）*（M交易利润/M交易损失）。我还没有检查数学和物理学。尤里，你不需要发明什么。一切都已经在我们之前被发明了。概括性的指标是数学上的期望。海龟商人使用它，他们可能也从别人那里拿了它。交易的利润可以用这个简单的方程式表示。利润 = N x Av(P) - (1-N) x SL，其中N - 盈利交易的份额。Av(P) - 获利交易的平均规模。(1-N) - 亏损交易的份额。SL - 亏损交易的平均规模（理想情况下，它应该接近止损）。利润 - 交易的预期利润，即数学上的预期。增加SL，N将向上爬行（在一个理想的世界里，有无限的资本和无限的SL（即根本不存在停止），N=1。然而，与此同时，差额的第二项也在增加。因此，成熟度期望值完美地反映了系统的优化。(这里有人问为什么每个人都如此重视数学期望值）。 [删除] 2016.07.31 21:54 #229 是的，讨论已经陷入僵局。同事们，我重复这个问题，我非常想看到真正有效的系统，展示每年10-15%的收益率，最大缩水不超过10%，缩水后的最大恢复时间不超过3个月。我对两个观点感兴趣。1）寻找一个基准（不是圣杯，而是一个基准）--一个好的算法在原则上能够做到什么，在哪些参数下可以被认为是优秀的，在哪些参数下是低于平均水平的垃圾。2）有一个真正的基金，准备投资于建立在这种代理上的交易项目，而作者在佣金中获得一定份额。 Yuriy Asaulenko 2016.07.31 22:17 #230 Oleg Shenker:尤里，你不需要发明什么。一切都已经在我们之前被发明了。概括性的指标是数学上的期望。龟商使用了它，他们肯定也从别人那里拿了它。交易的利润可以用这个简单的方程式表示。利润 = N x Av(P) - (1-N) x SL，其中不是牛顿的二项式。(c) 但在你的表达中，你需要具体的交易规模（垫子的预期规模）。想象一下，他们并不存在。你需要评估（比较）几个TS的有效性。你又何必在乎谁在什么地段交易。你想要利润，而我想要效率--不同的目标。在其他条件相同的情况下，利润较少的制度可能更有效。这并不困难。但我还没有做。) 1...16171819202122232425262728 新评论 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
其实很简单，请记住，就像古老的轶事一样："......我在批发市场上以每个卢布的价格拿货，以三倍的价格铺开摊位，3-1=2，然后这些2%，然后生活......" 。但说真的，所有的交易都归结为微不足道的买入和卖出操作。但决定这些操作的正确时机的原则，才是决定交易算法的操作逻辑和盈利/亏损的关键。而我心中对这一原则的描述超出了 "一般情况下 "的概念。因此，问题出现了："你是想过日子还是想过日子？
我不会教你如何以及以何种方式吸引投资者并引起他们的兴趣，但我要大胆地 做如下比喻：想象一下这样一种情况：一家著名的汽车经销商的雇员想向客户出售一辆华丽的奔驰车或类似的东西。他是否会对舒适的皮革内饰、平稳的运行和瞬间的加速等消费者属性感兴趣，还是会告诉她野牛皮的敷料技术和发动机的组装技术及其部件的生产？
当你理解了它，他们就能以10美元的自由职业者服务为你做出这样的算法...那么我的兴趣是什么呢？
嗯，我不介意。
所以它对我来说也是有效的））））。
你有我的电子表格用于测试。根据电子表格中的价差，对2001年至2016年和2011年至2016年的几对组合进行下降测试。你可以在私人信息中这样做。如果它能坚持下去，我们就可以谈了。
是的，酒吧的时间从5分钟起。
反正你已经看到了我的结果，所以这都是真实的....。几个工具总是更有趣
每次三个月的时间也算。不需要重新计算，我们需要的市场统计数据变化极其缓慢
接近，但不完全是。Corr()和cov()在形式上完全不同。只要看看plot(corr())和plot(cov())就能感受到区别。
你有我的电子表格用于测试。根据电子表格中的价差，对2001年至2016年和2011年至2016年的几对组合进行下降测试。你可以在私人信息中这样做。如果它能坚持下去，我们就可以谈了。
是的，酒吧的时间从5分钟起。
反正你已经看到了我的结果，所以这都是真实的....。几种乐器总是更有趣
其实很简单，请记住，就像古老的轶事一样："......我在批发市场上拿货，每个卢布，摊位上的货是三倍，3-1=2，这里是这些2%和生活." 。但说真的，所有的交易都归结为微不足道的买入和卖出操作。但决定这些操作的正确时机的原则，才是决定交易算法的操作逻辑和盈利/亏损的关键。而我心中对这一原则的描述超出了 "一般情况下 "的概念。因此，问题出现了："你想开车还是想骑车？
我不会教你如何以及以何种方式吸引投资者并引起他们的兴趣，但我要大胆地 做如下比喻：想象一下这样一种情况：一家著名的汽车经销商的雇员想向客户出售一辆华丽的奔驰车或类似的东西。他是否会对舒适的皮革内饰、平稳的运行和瞬间的加速等消费者属性感兴趣，还是会告诉她野牛皮的敷料技术和发动机的组装技术及其部件的生产？
当你理解了它，他们就能以10美元的自由职业者服务为你做出这样的算法...那么我的兴趣是什么呢？
嗯，我不介意。
谢尔盖，你是指FxPro的电子表格吗？是否在那些文件中，即你在这里发布的链接？不知为何，我在那里没有看到它。
我昨晚在这个主题的印象下没有睡觉，它建议我应该改善它，它已经改善了，但10%)
由于英雄的荣耀并没有休息，70%的成功交易（在一次测试中甚至达到80%）是引人注目的，但1/1的盈亏比，让人有点紧张。我还整晚都在思考如何改进我的TS。
我在FORTS上的最后一个TS给出了高达60%的成功交易，但交易的平均盈亏比是~(70-80)/(25-30)--数字，这些是点。
在我想起不确定性原理之前，我想不出任何办法。让我提醒你，dx*dp>=h/2，也就是说，我们越是精确地确定一个粒子的位置，我们对其动量（速度）的了解就越少。当然，这个比喻是间接的。
我们可以提高进场的可信度，但这需要时间进行更合理的测量，因此，虽然不成功的交易数量会减少，但我们会更晚进场，因此利润会减少。而在所有成功的交易中。因此，增加成功和不成功的交易的比例，我们减少了交易的利润/损失率。
如果你看一下交易，由于报价波动，一部分可能成功的交易是使用止损关闭的。如果我们移动止损点，成功/不成功的交易比例会增加，但每笔交易的平均损失会增加。是的，盈利/亏损交易的比例会增加，但也会降低交易中平均利润与平均亏损的比例。
而我们将获得同样的70-80%的成功交易和50/50的盈亏比。
现在问题自然产生了--哪个系统更好（更有效率）？对于效率指数，我首先想到的是类似E=（盈利交易的概率）*（M交易利润/M交易损失）。我还没有检查过数学或物理学。
由于英雄的荣耀并没有休息，70%的成功交易（在一次测试中甚至达到80%）是引人注目的，但1/1的盈亏比，让人有点紧张。我还整晚都在思考如何改进我的TS。
我在FORTS上的最后一个TS给出了高达60%的成功交易，但交易的平均盈亏比是~(70-80)/(25-30)--数字，这些是点。
在我想起不确定性原理之前，我想不出任何办法。让我提醒你，dx*dp>=h/2，也就是说，我们越是精确地确定一个粒子的位置，我们对其动量（速度）的了解就越少。当然，这个比喻是间接的。
我们可以提高进场的可信度，但这需要时间进行更合理的测量，因此，虽然不成功的交易数量会减少，但我们会更晚进场，因此利润会减少。而在所有成功的交易中。因此，增加成功和不成功的交易的比例，我们减少了交易的利润/损失率。
如果你看一下交易，由于报价波动，一部分可能成功的交易是使用止损关闭的。如果我们移动止损点，成功/不成功的交易比例会增加，但每笔交易的平均损失会增加。是的，盈利/亏损交易的比例会增加，但也会降低交易中平均利润与平均亏损的比例。
而我们将获得同样的70-80%的成功交易和50/50的盈亏比。
现在问题自然产生了--哪个系统更好（更有效率）？对于效率指数，我首先想到的是类似E=（盈利交易的概率）*（M交易利润/M交易损失）。我还没有检查数学和物理学。
尤里，你不需要发明什么。一切都已经在我们之前被发明了。概括性的指标是数学上的期望。海龟商人使用它，他们可能也从别人那里拿了它。
交易的利润可以用这个简单的方程式表示。
利润 = N x Av(P) - (1-N) x SL，其中
N - 盈利交易的份额。
Av(P) - 获利交易的平均规模。
(1-N) - 亏损交易的份额。
SL - 亏损交易的平均规模（理想情况下，它应该接近止损）。
利润 - 交易的预期利润，即数学上的预期。
增加SL，N将向上爬行（在一个理想的世界里，有无限的资本和无限的SL（即根本不存在停止），N=1。
然而，与此同时，差额的第二项也在增加。因此，成熟度期望值完美地反映了系统的优化。
(这里有人问为什么每个人都如此重视数学期望值）。
是的，讨论已经陷入僵局。
同事们，我重复这个问题，我非常想看到真正有效的系统，展示每年10-15%的收益率，最大缩水不超过10%，缩水后的最大恢复时间不超过3个月。
我对两个观点感兴趣。
1）寻找一个基准（不是圣杯，而是一个基准）--一个好的算法在原则上能够做到什么，在哪些参数下可以被认为是优秀的，在哪些参数下是低于平均水平的垃圾。
2）有一个真正的基金，准备投资于建立在这种代理上的交易项目，而作者在佣金中获得一定份额。
尤里，你不需要发明什么。一切都已经在我们之前被发明了。概括性的指标是数学上的期望。龟商使用了它，他们肯定也从别人那里拿了它。
交易的利润可以用这个简单的方程式表示。
利润 = N x Av(P) - (1-N) x SL，其中
不是牛顿的二项式。(c) 但在你的表达中，你需要具体的交易规模（垫子的预期规模）。想象一下，他们并不存在。你需要评估（比较）几个TS的有效性。你又何必在乎谁在什么地段交易。你想要利润，而我想要效率--不同的目标。在其他条件相同的情况下，利润较少的制度可能更有效。
这并不困难。但我还没有做。)