市场礼仪或雷区中的良好风度 - 页 4 1234567891011...104 新评论 Neutron 2008.12.02 09:44 #31 HideYourRichess писал(а)>> 我觉得我做错了。我试图对这一过程进行建模，并发挥参数的作用。我没有得到这么好的表面。我得到了平面和线性的依赖性。我什么都不明白。出于绝望，我试图模拟文斯书中的 "最佳F"--结果完全一样。结果完全不像书中所说的那样。从文斯的书中得到了他的疯狂游戏，当他赢了2美元，输了1美元--非常好和公平的游戏。总之，仍在努力争取与文斯的一样。 我在Mathcad中构建曲面。我使用了一个单位时间的回报率的表达式（单位是价格变化一个点的特征时间）。 因为得到的数值很小，大约是10^-4（这不是一个错误，因为这是一个价格变化时间的回报率，一个点），结果乘以10^5，我得到这些表面，你可以在图上看到。 S - 10^4 dS - 在1-100的范围内变化 L的范围是1-300 p - 在0-0.03范围内变化 价差 - 从1-10改变 应收敛 Hide 2008.12.02 10:12 #32 我只是愚蠢地模拟了获胜概率给定的交易，所以比率变化是一样的，到目前为止，结果是不同的。但我还没有失去实现它的希望。 locol91 2008.12.02 21:00 #33 不错。这种计算杠杆率的方法是否只适用于NS？或者它对任何MTS都有效吗？ Prival 2008.12.02 21:43 #34 locol91 писал(а)>> 很好。这种计算杠杆率的方法是否只适用于NS？或者它对任何MTS都有效吗？ 国家安全局与此完全没有关系。这与任何人都没有关系。唯一的要求是要知道预测的概率。 locol91 2008.12.02 21:54 #35 这就是问题所在，有些人无法计算预测;0) 我有一个系统，可以捕捉到一天中的极端情况。现在我正试图改进它--它不稳定。因此，读完这篇文章后，我第一次思考--测试者使用什么样的杠杆？那我怎么才能改变它呢？ Alexander Sevastyanov 2008.12.02 23:53 #36 locol91 >> : 测试者使用的是哪个肩膀？ 最后一个登录到终端的人身上的那个人 locol91>>: 测试人员使用的是什么杠杆？你又如何能改变它呢？ 要重新登录到另一个账户/不同的经纪公司。 Neutron 2008.12.03 05:37 #37 locol91 писал(а)>> 这就是问题所在，有些人无法计算预测;0) 。我有一个系统来捕捉一天中的极端情况。现在我正试图改进它，它不稳定。因此，读完这篇文章后，我第一次思考--测试者使用什么样的杠杆？那我怎么才能改变它呢？ stLot *Lot=K*Lever- 将未结头寸大小（Lot）与杠杆和存款大小联系起来（见该主题的第一个帖子）。知道了未结头寸的大小，你就可以找到所用的杠杆，反之亦然。还有一点，测试者没有使用任何杠杆，这是你的TS的特权，所以像"......切换到另一个账户/其他经纪公司...... "这样的答案并不真正符合现实。好吧，也可能是我误解了什么。 至于计算预测-1/2+p的 "正确 "交易，你可以通过以下方式得到这个数字。 我们运行TS，这样就会有几百个交易（越多，估计越可靠），并有一个最小手数。此外，我们将测试者的报告发送到一个数学应用程序（例如，Excel），并将每笔贿赂（以美元表示）转换为点数，在每笔贿赂中加入经纪公司的佣金价值（点数）。现在，数一数有多少交易在+，然后除以交易总数。如果结果是<0，我们就毫不含糊地 "反转 "TS。如果现在一切正常，那么我们从得到的比率中减去1/2，这就是p 的要求值。 Prival 2008.12.03 06:00 #38 Neutron писал(а)>> stLot *Lot=K*Lever- 将未结头寸大小（Lot）与杠杆和存款大小联系起来（见该主题的第一个帖子）。知道了未结头寸的大小，你就可以找到所用的杠杆，反之亦然。还有一点，测试者没有使用任何杠杆，这是你的TS的特权，所以像"......切换到另一个账户/其他经纪公司...... "这样的答案并不真正符合现实。好吧，也可能是我误解了什么。 至于计算预测-1/2+p的 "正确 "交易，你可以通过以下方式得到这个数字。 我们运行TS，这样就会有几百个交易（越多，估计越可靠），并有一个最小手数。此外，我们将测试者的报告发送到一个数学应用程序（例如，Excel），并将每笔贿赂（以美元表示）转换为点数，在每笔贿赂中加入经纪公司的佣金价值（点数）。现在，数一数有多少交易在+，然后除以交易总数。如果结果是<0，我们就毫不含糊地 "反转 "TS。如果一切正常，那么我们从得到的比率中减去1/2，这就是p 的要求值。 不准确，错过了。 .... 得到的+，然后用所得数字除以交易总数-1/2。不过很明显。只是我们得到的不是概率，而是正向交易的频率。在某些假设下，它可以被视为一种概率。 在我看来，交易的概率不是恒定的，可能因交易而异。你必须在每次交易前能够计算出它（概率）。但这是更难的事。 Neutron 2008.12.03 06:39 #39 当然，谢尔盖，我同意你的看法。如果能在本地实时估计参数p 就好了，但我担心这项任务的难度与构建一个非滞后指标的难度相同，并会带来所有的后果...... 顺便说一下，如果我们用双对数比例画出最佳取款规模对最佳交易杠杆规模的依赖性，我们会得到以下结果。 这里隐含了参数p；对于经纪公司佣金的两个固定值--2点和8点（相应的红线和蓝线），p 的预测精度从左到右增加。在计算中，我们使用了dS(p)和Lever(p)的简化表达，假设p 很小。在整个提出的范围内，与精确解决方案的差异不超过10%。 locol91 2008.12.03 17:08 #40 有趣的是。事实证明，知道了杠杆、价差和图表中不同部分的TC行为特征，我们就可以确定最适合所研究的TC的止损和取舍范围。而从这个范围内，我们应该区分出在利润/风险比率方面最令人满意的产品。对吗？ 1234567891011...104 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
我觉得我做错了。我试图对这一过程进行建模，并发挥参数的作用。我没有得到这么好的表面。我得到了平面和线性的依赖性。我什么都不明白。出于绝望，我试图模拟文斯书中的 "最佳F"--结果完全一样。结果完全不像书中所说的那样。从文斯的书中得到了他的疯狂游戏，当他赢了2美元，输了1美元--非常好和公平的游戏。总之，仍在努力争取与文斯的一样。
我在Mathcad中构建曲面。我使用了一个单位时间的回报率的表达式（单位是价格变化一个点的特征时间）。
因为得到的数值很小，大约是10^-4（这不是一个错误，因为这是一个价格变化时间的回报率，一个点），结果乘以10^5，我得到这些表面，你可以在图上看到。
S - 10^4
dS - 在1-100的范围内变化
L的范围是1-300
p - 在0-0.03范围内变化
价差 - 从1-10改变
应收敛
很好。这种计算杠杆率的方法是否只适用于NS？或者它对任何MTS都有效吗？
国家安全局与此完全没有关系。这与任何人都没有关系。唯一的要求是要知道预测的概率。
测试者使用的是哪个肩膀？
最后一个登录到终端的人身上的那个人
测试人员使用的是什么杠杆？你又如何能改变它呢？
要重新登录到另一个账户/不同的经纪公司。
这就是问题所在，有些人无法计算预测;0) 。我有一个系统来捕捉一天中的极端情况。现在我正试图改进它，它不稳定。因此，读完这篇文章后，我第一次思考--测试者使用什么样的杠杆？那我怎么才能改变它呢？
stLot *Lot=K*Lever- 将未结头寸大小（Lot）与杠杆和存款大小联系起来（见该主题的第一个帖子）。知道了未结头寸的大小，你就可以找到所用的杠杆，反之亦然。还有一点，测试者没有使用任何杠杆，这是你的TS的特权，所以像"......切换到另一个账户/其他经纪公司...... "这样的答案并不真正符合现实。好吧，也可能是我误解了什么。
至于计算预测-1/2+p的 "正确 "交易，你可以通过以下方式得到这个数字。
我们运行TS，这样就会有几百个交易（越多，估计越可靠），并有一个最小手数。此外，我们将测试者的报告发送到一个数学应用程序（例如，Excel），并将每笔贿赂（以美元表示）转换为点数，在每笔贿赂中加入经纪公司的佣金价值（点数）。现在，数一数有多少交易在+，然后除以交易总数。如果结果是<0，我们就毫不含糊地 "反转 "TS。如果现在一切正常，那么我们从得到的比率中减去1/2，这就是p 的要求值。
stLot *Lot=K*Lever- 将未结头寸大小（Lot）与杠杆和存款大小联系起来（见该主题的第一个帖子）。知道了未结头寸的大小，你就可以找到所用的杠杆，反之亦然。还有一点，测试者没有使用任何杠杆，这是你的TS的特权，所以像"......切换到另一个账户/其他经纪公司...... "这样的答案并不真正符合现实。好吧，也可能是我误解了什么。
至于计算预测-1/2+p的 "正确 "交易，你可以通过以下方式得到这个数字。
我们运行TS，这样就会有几百个交易（越多，估计越可靠），并有一个最小手数。此外，我们将测试者的报告发送到一个数学应用程序（例如，Excel），并将每笔贿赂（以美元表示）转换为点数，在每笔贿赂中加入经纪公司的佣金价值（点数）。现在，数一数有多少交易在+，然后除以交易总数。如果结果是<0，我们就毫不含糊地 "反转 "TS。如果一切正常，那么我们从得到的比率中减去1/2，这就是p 的要求值。
不准确，错过了。
.... 得到的+，然后用所得数字除以交易总数-1/2。不过很明显。只是我们得到的不是概率，而是正向交易的频率。在某些假设下，它可以被视为一种概率。
在我看来，交易的概率不是恒定的，可能因交易而异。你必须在每次交易前能够计算出它（概率）。但这是更难的事。
当然，谢尔盖，我同意你的看法。如果能在本地实时估计参数p 就好了，但我担心这项任务的难度与构建一个非滞后指标的难度相同，并会带来所有的后果......
顺便说一下，如果我们用双对数比例画出最佳取款规模对最佳交易杠杆规模的依赖性，我们会得到以下结果。
这里隐含了参数p；对于经纪公司佣金的两个固定值--2点和8点（相应的红线和蓝线），p 的预测精度从左到右增加。在计算中，我们使用了dS(p)和Lever(p)的简化表达，假设p 很小。在整个提出的范围内，与精确解决方案的差异不超过10%。