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"についてのディスカッション
信じられないほどよくできた仕事だ。ご苦労様でした。
ありがとうございます！最高の本の1つを詳しく説明してくれて！
Основные положения
わかりやすくするために、主な考え方を例で考えてみよう。仮に、2つの取引について、ある条件系があるとする。最初の取引で50％勝ち、2回目の取引で40％負け、利益を再投資しなければ10％勝ち、再投資すれば10％負けとなる。(P&L=Profit or Loss）。
利益を再投資すると、勝ちのシステムは負けのシステムに変わる。
MMを使えば、マイナス・システムをプラス・システムに変えることは不可能である。しかし、逆もまた真なりで、MMを使ってプラス・システムをマイナス・システムに変えることはできない。
この例では、著者はさらに2つの選択肢を考慮していない：
1.両方の取引がプラスになっている。すなわち、利益は（100*1.5*1.5 - 100 ）= 125に等しい。
2.両方の取引がマイナス、つまり利益は ( 100*0.6*0.6 - 100 ) = 64 に等しい。
一般的に、プラスシステムはプラスのままである。
こんにちは、どなたか教えてください。1ヶ月間トレードを続けていますが、利益が出ません。
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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