記事"エントリを指標によって分類する技術を用いた新たな取引戦略の作成"についてのディスカッション
よくやった！
このアイデアは数週間前から頭にあったんだけど、実装するのに十分な知識がなかったんだ！
今、あなたは私の人生を簡単にしてくれました。
興味深い記事だ。
ありがとう。
申し訳ないのですが、正直なところ、私の博士課程で完璧なデータ・マイニング・バイアスを作り出す良い方法を見たことがありません。あなたがやっていることは差別的選択であり、基本的なことを言えば、ベリーが乗ったクリームがあると仮定する。次も同じように食べられると思うだろう。でも、もしマリーおばさんが、ベリーの配置が違う新しいカップのクリームを持ってきたら？信じてほしい。マリーおばさんは、非線形のプライスアクションの不均一分散性よりもはるかに線形で予測可能です。
こんにちは、
この記事、とても気に入っています。バックテストは とても重要だと思います。しかし、いくつかの要素が私の頭の中で回り続けています。
ポジションがどれくらい開設されたのかがわかりません。初期資金（抽象的な単位）はいくらだったのか？どのようなポジションサイズを設定したのか？
どのような戦略であれ、その可能性に直接影響するのは手数料である。
一日ポジションを持ち越すたびに、ポジションサイズに応じた手数料を支払うことになる。
そして、1000や10000の利益は、開始資金によって、大きなものになるかもしれないし、失敗するかもしれない。
この点について、あなたのご意見をお聞かせください。もしかしたら、記事のどこかで見落としていたかもしれません。
取引の機会を逃しています。
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新しい記事 エントリを指標によって分類する技術を用いた新たな取引戦略の作成 はパブリッシュされました:
本稿では、個々の指標セットを組み立てることでカスタム取引戦略を作成するとともに、カスタム市場エントリシグナルを開発する技術を提案します。
期待通り、テストの第1段階では、確実な収益性のある領域は示されませんでした。しかし、同時に、勢力指数指標には注意を払うべきです。M5時間枠では、取引利益の指標値への依存度のチャートは、ゼロエリアでは鈍化しています。この観察点の重要性は、この現象が、テストに使用されるすべてのパラメータで分析指標チャートに現れるという事実によって証明されます。テンプレートでは、この現象が最も顕著な（最大ドローダウン）パラメータを選択します。
作者: Dmitriy Gizlyk