马丁加位点 - 页 2

 
api:

消除锁--修复对立位置打开时的损失。这就减少了交易量。取消了零反保证金要求。盈利/亏损和进场/出场点仍在原地。

我们看看结果......而剩下的只是经典形式的马丁。

如果你去掉马汀,你就会好起来的 :)
 
api:

消除锁--修复对立位置打开时的损失。这就减少了交易量。取消了零反保证金要求。盈利/亏损和进场/出场点仍在原地。

我们看看结果......而剩下的只是经典形式的马丁。

我同意这是个马汀。只是不是标准的,而是涂抹的。看你画的第七次翻转,没有任何锁的净头寸量是16*第一手。在经典版本中,它是128*第一批。如果你计算预期报酬(以随机行走为模型),在不考虑价差的情况下,它等于0,没有奇迹发生。
 
ivandurak:

...

然而就我们的公羊而言,仓位量的增加可以通过远离有利的结果而大幅减少,增加TR SL对于总仓位在不利结果的情况下(该死的同义词)不会考虑它,还有一个明显的缺点,TR离当前时刻如此遥远,以至于它无法在此生等待。

...


这正是正在发生的事情。在卖出时,你在保证金上增加手数,在买入时将TP移开。

诀窍是缩短了SL,这允许你在一个订单中翻倍手数,而不是在每一次滚动中。

其缺点是SL比TP短得多,根据概率理论,SL比TP更容易触发。其结果将与标准马汀相同--在你的订单格的规模上有一个相对较长的平坦,这将吃掉所有的保证金和其余的押金。

 
帕维尔-伊万诺维奇,也许在早上?
 
tara:
帕维尔-伊万诺维奇,也许在早上?

我在早上睡觉。
 
api:

我在早上睡觉。

我也是。
 

valenok2003:

关于你的行:1 3 4 6 8 12 16 24 32 48

该行完全不适合滥用。首先:它太短了。第二:它太 "僵化 "了。第三:系列中的积累必须有数学上的理由,而你没有理由。第四:系列应该是动态的(它应该根据交易过程中的情况而变化),但你的是静态的。第五:你想通过多少次盈利的交易来实现交易周期的盈利?如果有一个交易,那么就是一个完全的傻瓜。第六:该系列应考虑到价格变动的统计,你没有任何会计。
以此类推。

 

马丁和洛基都在那里,但它是有效的。

符号欧元兑美元(欧元对美元)
期间1分钟 (M1) 2001.01.01 00:01 - 2012.02.27 18:58 (2001.01.01 - 2012.03.01)
模型所有刻度线(基于所有最小的可用时间段的最准确方法)
历史上的酒吧3868472模拟的蜱虫63424057建模质量25.00%
图表不匹配错误0




初始存款10000.00



净利润123441.72利润总额236927.72全部损失-113486.00
盈利能力2.09对胜利的期望4.13

绝对缩水154.46最大缩水13481.60 (37.80%)相对缩减38.87% (6810.02)

交易总额29919空头头寸(赢利百分比)15417 (72.64%)多头头寸(赢利百分比)14502 (74.22%)

盈利的交易(占全部的百分比)21963 (73.41%)亏损交易(占全部的百分比)7956 (26.59%)
最大的有利的贸易1700.00亏损的交易-1022.11
平均值有利的交易10.79亏损的交易-14.26
最大连赢47 (92.14)连续损失(亏损)19 (-2323.86)
最大连续盈利(赢的次数)8021.17 (9)连续损失(损失次数)-6182.27 (16)
平均值连续赢利6连续损失2
 
khorosh:

马丁和锁都在那里,但它是有效的。

这是件好事。但是,对于自动交易。平均亏损交易与平均盈利交易的比例立即引人注目(不是每个人都会理解这一点)。
尤里,你是否尝试过根据这一原则设计一个手动或半自动交易 的系统,以减少交易和提高预期回报?

 
到目前为止, 对我来说也很有效。