新しい記事 ビンスによる資金管理 MQL5 ウィザードのモジュールとしての実装 はパブリッシュされました:
この記事は、ラルフ·ビンスによる "The Mathematics of Money Management" に基づいています。 トレードロットの最適なサイズを見つけるために使用される経験的およびパラメトリックメソッドの説明をします。 また、それらのメソッドに基づいて MQL5 ウィザードのトレーディングモジュールの実装を行います。
PLの異なる値には異なる確率があるため、それぞれの値について、個々の "関連する確率 " Pが検出されます。 その後、最大値が見つかりました:
HPR = (1 +PL* f/maxLoss) ^ P, 、 ただし、maxLoss は最大損失 (剰余).
ヴィンスは、関連する確率として累積確率を使用することを示唆しています。 累積確率は、チャートF ' (x)のオレンジ色で表示されます。
論理的には、累積確率は極端な値に対してのみ取得する必要がありますが、その他の値はP = f ' (x)-f ' (y)、x と y は間隔の境界でF (x)の値です。
その後、ファクター HPR = (1 +PL* f/maxLoss) ^ P は、確率加重値の一種になります。 予想通り、値の合計確率は1に等しくなります。 ビンスは、この方法で得られた結果は、実際のデータで得られた結果と一致しないことを彼の本で認めています。 彼は、サンプリングの限られた性質と、通常のものから実際の分布の差とそのような結果をバインドしています。 その分布は、通常の法則によると、最適なf係数のパラメトリックと実際の値が一致することになっています。
作者: Dmitrii Troshin
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この記事は、ラルフ·ビンスによる "The Mathematics of Money Management" に基づいています。 トレードロットの最適なサイズを見つけるために使用される経験的およびパラメトリックメソッドの説明をします。 また、それらのメソッドに基づいて MQL5 ウィザードのトレーディングモジュールの実装を行います。
PLの異なる値には異なる確率があるため、それぞれの値について、個々の "関連する確率 " Pが検出されます。 その後、最大値が見つかりました:
HPR = (1 +PL* f/maxLoss) ^ P, 、 ただし、maxLoss は最大損失 (剰余).
ヴィンスは、関連する確率として累積確率を使用することを示唆しています。 累積確率は、チャートF ' (x)のオレンジ色で表示されます。
論理的には、累積確率は極端な値に対してのみ取得する必要がありますが、その他の値はP = f ' (x)-f ' (y)、x と y は間隔の境界でF (x)の値です。
その後、ファクター HPR = (1 +PL* f/maxLoss) ^ P は、確率加重値の一種になります。 予想通り、値の合計確率は1に等しくなります。 ビンスは、この方法で得られた結果は、実際のデータで得られた結果と一致しないことを彼の本で認めています。 彼は、サンプリングの限られた性質と、通常のものから実際の分布の差とそのような結果をバインドしています。 その分布は、通常の法則によると、最適なf係数のパラメトリックと実際の値が一致することになっています。
作者: Dmitrii Troshin