马丁格尔法一点也不邪恶,它能带来利润 - 页 8

 
确定最大的价格盘整水平,将能够提高盈亏比......:)

虽然,没有确切的保证...因为这就是外汇...

 
kharko:
雷舍托夫

有必要考虑到运动的方向,但不考虑盈亏,即如果空头交易以亏损收盘,例如,在Z-score中设置1,如果是盈利,则为0。


我们只是在运动,即运动已经发生之后才说明运动的方向......。它是否会继续或逆转,不能说......概率仍然是50/50....

使用TA的概率不是50/50


如果你掷错了硬币,就不可能预测它在下一次掷硬币时将落在哪一面。但正面或反面的概率不是50/50。

 
Reshetov:

有了TA,几率不再是50/50

这是你想相信的......TA只说明一个已经过去的随机事件...在一个新的刻度线之前,其概率与之前相同....。

幸运地抛出一枚硬币并不意味着你能控制...你是幸运的......没有更多的......。

 

但我们已经偏离了"马丁格尔法 一点也不邪恶,却能带来利润 "的主题...从价格盘整水平应用平均法的想法基本上是你的,Reshetov, "套利 "顾问... 你改变了主意????

 
kharko: 你想相信它...TA只说明一个已经过去的随机事件...在一个新的刻度线之前,其概率与之前相同....。

幸运地抛出一枚硬币并不意味着你能控制局面...你很幸运...仅此而已...

为什么它不是这个意思?0.3好到0.7坏的概率,奇怪的是,并不意味着什么坏事。但结合 "平均利润/平均亏损>70/30",我们已经可以认为我们有一个统计上的优势,这正是情况的所有权。
 
Mathemat писал (а):
为什么不呢?0.3好到0.7坏的概率,奇怪的是并不意味着什么坏事。但结合 "平均利润/平均亏损>70/30",我们已经可以认为我们有一个统计上的优势,这正是情况的所有权。
嗯...如果有7次不成功的尝试,再加上另外7次不成功的尝试,然后再有7次不成功的尝试,之后才有9次成功的尝试......。是的,我们正处于有利的一面...但我们之前经历了多大的压力.... 一系列长期的失败尝试导致了显著的存款减重...问题来了,什么时候会出现成功的系列,会不会发生,会不会有足够的尝试来赢回损失,等等.......,这种情况与同样的平均数有什么不同,当时我们只是等待损失,希望一系列失败的尝试会结束,我们会在回撤中得到自己的。
 
kharko:
数学 写道(a):
为什么不呢?奇怪的是,0.3好到0.7坏的概率并不意味着什么坏事。但结合 "平均利润/平均亏损>70/30",我们可能已经认为我们有一个统计上的优势,这就是对形势的掌握。
好吧...如果有7次不成功的尝试,再加上另外7次不成功的尝试,然后再有7次不成功的尝试,之后才有9次成功的尝试......。是的,我们正处于有利的一面...但我们之前经历了多大的压力....一系列长期的失败尝试导致了显著的存款减重...问题是我们什么时候会有一个成功的系列,它到底会不会发生,会不会有足够的尝试来赢回损失等.......,这种情况与平均数有什么不同,当时我们只是在等待损失,希望一系列糟糕的尝试会结束,我们会尝试赢回损失......
这个系列(理论计算的,从测试者那里得到的)决定了投注的基本水平。赌注应该始终是这样的,即存款将经受住最长的一系列失败。

此外,我们可以根据TS预测,在一个小范围内调节订单价值。TS提供的概率越高,订单的成本就越高。从存款的10-15%的常规价值(按60-65%的计算概率),订单成本可能增加到20-30%(按90-99%)。

而马丁 格尔是一个笨拙的谬论。

 
SK. писал (а):
这是决定赌注基本水平的系列(理论上计算,在测试仪上获得)。赌注应该总是这样,即存款将承受最长的一系列失败。

此外,你可以根据TS的预测,在小范围内调整订单的成本。TS产生的概率越高,订单的成本就越高。从普通的10-15%的存款费用(按计算的60-65%的概率),订单价值可以增加到20-30%(按90-99%计算)。

而马丁 格尔是一个笨拙的谬论。

历史上显示的成功/失败系列是一个特殊情况...有什么可以阻止你缩小/扩展这些系列的限制?

价格可能会在一定范围内波动很长时间,但还是会有突破范围限制的时刻......。

 
kharko: 如果有7次失败的尝试,再加上另外7次失败的尝试,然后再有7次失败的尝试,之后才有9次成功的尝试......

那么,你可以简单地模拟,例如,一千个给定长度的经典伯努利序列,给定的成功概率(例如,0.3)和失败概率(0.7=1-0.3)--看看一长串的失败(和缩减)是什么样子。这种生成方式很简单,很粗糙,但仍会给出一个可接受的缩减估计。这比生成合成历史或检查不同领域的策略更容易...


而且我们不需要这样做------地球上有适当的公式。顺便说一下,以测试者的报告 为例,我们也可以检查最大系列的数字是否与平均值不同--与纯测试伯努利相比。哦,我已经在想......

 
Mathemat:
kharko: 如果有7次不成功的尝试,再加上另外7次不成功的尝试,然后再有7次不成功的尝试,之后才有9次成功的尝试......

好吧,你可以建立模型,例如,一千个给定长度的经典伯努利序列,给定的成功概率(例如0.3)和失败概率(0.7=1-0.3)--看看一长串的失败(和缩减)是什么样的。

如果失败的概率为0.3,那么连续发生14次失败的概率为0.00000004782969