轻型马汀格尔专家--给出了良好的结果（专家代码附后）。 - 页 11 1...456789101112131415 新评论 Alexey Navoykov 2008.02.04 02:31 #101 实际上，如果你想得更周到一点，马丁格尔 并不是一件坏事。我为自己做了一个类似的系统，但方式略有不同。 由于我们正在反转，我们应该寻找一个足够长的急剧运动，例如，日平均运动的80-100%（开启第一个交易）。而且这种运动必须在一天之内发生。那么回调几乎是不可避免的，至少是最初运动的23%（最小的菲波水平......尽管可以沿着趋势尝试38%）。好吧，如果运动继续对我们不利，慢慢地建立起交易量（最好是在一些重要的水平上），并始终将止盈转移到23%的水平上，以对抗上升波。也就是说，接下来的每一次拍摄的长度都在逐渐增加。因此，应正确计算交易量，以便在每笔新交易中按比例增加利润目标。 只是基本的想法是，最初的运动应该几乎没有中断（在它的任何一点的回撤不应该超过前一个运动的20%），这应该被检查。 当然，也必须考虑到趋势的存在和强度。我对这样一个系统进行测试的最好结果是：23%的趋势和15%的反趋势。 jinn2000 2008.02.08 09:55 #102 fedor: 在第一种情况下是好的，现在是一场灾难。 在这两种情况下，我们在下降趋势中进行了一系列的购买。在这两种情况下，最后一个订单可能没有关闭之前的订单，因为石牧给出了一个买入指令。但在第一种情况下，趋势是向上的，而在第二种情况下则是逆转的。 我不擅长编程，我还没有找到答案。对萨特 的问题：错误在哪里？ 原因是当第八个订单（Order_7）触发时，第十个最近的限价订单（Order_9）并没有打开。这在测试者日志中显示为错误130（错误的止损），因此，没有修改之前开出的订单（设置新的止损和止盈）。因此，只有第八个订单（Order_7）会在价格逆转到TP时被关闭，其余的订单将按照运气来关闭，即在之前打开第七个限价订单（Order_6）时设置的TP或SL，这取决于价格的变化。 出现这种情况是因为当下一个限价单被打开时，订单序列中下一个订单的参数被用来设置SL水平，也就是说，在这种情况下，要打开第十个限价单（Order_9），我们需要Order_10_Level变量，而这个变量根本不存在。 _OrderStopLoss [i] = _OrderOpenPrice[i] - TradeCycleDirectin * OrderLevel[i+1] * Point; 在我看来，通过将数组增加到11个或更多，并增加Order_10_Level和Order_10_Lots等变量，情况可以得到改善。虽然，这种方法原则上不能消除 "故障"。它只是推迟到 "更好的时候"...:)长期的小幅回落趋势的问题仍未解决。 P.S. 我是一个交易领域的初学者，编程对我来说是一种爱好。因此，如果有什么不对，请纠正我。 真诚的。尤金。 Andrey Khatimlianskii 2008.02.08 10:04 #103 jinn2000: P.S. 我是交易的新手，编程对我来说更像是一种爱好。因此，如果有什么不对，请纠正我。 首先，学习如何从引文中删除多余的文本... jinn2000 2008.02.08 10:08 #104 我有一个不准确的地方。在 "运气不好 "的情况下，Order_7被关闭后，下一个订单继续被打开，已经打开的订单被修改。因此，整个订单堆栈将不会被订单_6开仓时设定的SL关闭，而是以更大的损失关闭。然而，这并没有改变事情的真相。 注意到。尤金。 jinn2000 2008.02.08 10:08 #105 komposter: jinn2000。 P.S. 我是交易的新手，编程对我来说更像是一种爱好。因此，如果有什么不对，请纠正我。 对于初学者来说，学习如何从引文中删除多余的文本... 谢谢你的提示。我将在今后的工作中牢记这一点。 Alexey Navoykov 2008.02.08 13:45 #106 问题是，为什么要用一堆Order_..._Level和Order_..._Lots的变量？ 这些值应该在程序中按照一定的算法计算出来，而不是随便取。 oncemore 2008.02.08 14:27 #107 Meat: 问题是，为什么要用一堆Order_..._Level和Order_..._Lots的变量？ 这些值应该在程序中按照一定的算法计算出来，而不是随便取。 当然，但什么算法？如果我知道这种算法，我就会这样做。也许你能给我一个想法，同时，也许能给我一个如何处理低回报趋势的想法。 jinn2000 2008.02.08 15:04 #108 Sart: 当然，但它是基于什么算法的？如果我知道这种算法，我就会这样做。 最好是令_..._Level变量的总值与特定符号历史上的小幅回落的振幅相称。坦率地说，你投保的越多，专家顾问的利润就越低。 Alexander Sevastyanov 2008.02.08 15:49 #109 Sart: 也许你可以提出一个想法，......，以及一个应对低回报趋势的想法。 那是为做市商准备的--他们画出趋势，定期杀死所有的平均数MTS :) Alexander Sevastyanov 2008.02.08 15:53 #110 jinn2000: 最好是让Order_..._Level变量的总值与 特定符号历史上的低反弹期 的振幅相称。然而，你投保的越多，专家顾问的利润就越低。 只是这些 "低反弹期 "的振幅和周期都很不稳定 :)而在良好的保险（接近100%）下，平均技术的年平均利润约为10%。几乎就像在银行一样，但风险还是比较高的 :) 1...456789101112131415 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
实际上，如果你想得更周到一点，马丁格尔 并不是一件坏事。我为自己做了一个类似的系统，但方式略有不同。
由于我们正在反转，我们应该寻找一个足够长的急剧运动，例如，日平均运动的80-100%（开启第一个交易）。而且这种运动必须在一天之内发生。那么回调几乎是不可避免的，至少是最初运动的23%（最小的菲波水平......尽管可以沿着趋势尝试38%）。好吧，如果运动继续对我们不利，慢慢地建立起交易量（最好是在一些重要的水平上），并始终将止盈转移到23%的水平上，以对抗上升波。也就是说，接下来的每一次拍摄的长度都在逐渐增加。因此，应正确计算交易量，以便在每笔新交易中按比例增加利润目标。
只是基本的想法是，最初的运动应该几乎没有中断（在它的任何一点的回撤不应该超过前一个运动的20%），这应该被检查。
当然，也必须考虑到趋势的存在和强度。我对这样一个系统进行测试的最好结果是：23%的趋势和15%的反趋势。
在第一种情况下是好的，现在是一场灾难。
在这两种情况下，我们在下降趋势中进行了一系列的购买。在这两种情况下，最后一个订单可能没有关闭之前的订单，因为石牧给出了一个买入指令。但在第一种情况下，趋势是向上的，而在第二种情况下则是逆转的。
我不擅长编程，我还没有找到答案。对萨特 的问题：错误在哪里？
原因是当第八个订单（Order_7）触发时，第十个最近的限价订单（Order_9）并没有打开。这在测试者日志中显示为错误130（错误的止损），因此，没有修改之前开出的订单（设置新的止损和止盈）。因此，只有第八个订单（Order_7）会在价格逆转到TP时被关闭，其余的订单将按照运气来关闭，即在之前打开第七个限价订单（Order_6）时设置的TP或SL，这取决于价格的变化。
出现这种情况是因为当下一个限价单被打开时，订单序列中下一个订单的参数被用来设置SL水平，也就是说，在这种情况下，要打开第十个限价单（Order_9），我们需要Order_10_Level变量，而这个变量根本不存在。
_OrderStopLoss [i] = _OrderOpenPrice[i] - TradeCycleDirectin * OrderLevel[i+1] * Point;
在我看来，通过将数组增加到11个或更多，并增加Order_10_Level和Order_10_Lots等变量，情况可以得到改善。虽然，这种方法原则上不能消除 "故障"。它只是推迟到 "更好的时候"...:)长期的小幅回落趋势的问题仍未解决。
P.S. 我是一个交易领域的初学者，编程对我来说是一种爱好。因此，如果有什么不对，请纠正我。
真诚的。尤金。
P.S. 我是交易的新手，编程对我来说更像是一种爱好。因此，如果有什么不对，请纠正我。
我有一个不准确的地方。在 "运气不好 "的情况下，Order_7被关闭后，下一个订单继续被打开，已经打开的订单被修改。因此，整个订单堆栈将不会被订单_6开仓时设定的SL关闭，而是以更大的损失关闭。然而，这并没有改变事情的真相。
注意到。尤金。
P.S. 我是交易的新手，编程对我来说更像是一种爱好。因此，如果有什么不对，请纠正我。
谢谢你的提示。我将在今后的工作中牢记这一点。
这些值应该在程序中按照一定的算法计算出来，而不是随便取。
问题是，为什么要用一堆Order_..._Level和Order_..._Lots的变量？
这些值应该在程序中按照一定的算法计算出来，而不是随便取。
当然，但它是基于什么算法的？如果我知道这种算法，我就会这样做。
最好是令_..._Level变量的总值与特定符号历史上的小幅回落的振幅相称。坦率地说，你投保的越多，专家顾问的利润就越低。
也许你可以提出一个想法，......，以及一个应对低回报趋势的想法。
最好是让Order_..._Level变量的总值与 特定符号历史上的低反弹期 的振幅相称。然而，你投保的越多，专家顾问的利润就越低。
只是这些 "低反弹期 "的振幅和周期都很不稳定 :)而在良好的保险（接近100%）下，平均技术的年平均利润约为10%。几乎就像在银行一样，但风险还是比较高的 :)