記事"確率をトレードギャップに適用する"についてのディスカッション
ありがとう！この記事と前の2つの記事を読んでみてください。）
サードパーティのソフトを使わなければならないのは残念だ。
ありがとう。予備分析の段階では、エクセル、パイソン、Rのようなものの使用はほとんど避けられないように思います。最終的な結果（トレーディングEA）は純粋なmqlであるべきです。
Доказательство невозможности заработать на случайном блуждании довольно непростое, поскольку требует привлечения сложного математического аппарата теории случайных процессов (стохастическое исчисление Ито, марковские моменты времени и т.д.).
すべて冗長だと思う。稼ぐことの不可能性は、SBの定義から導かれる。将来の各増分は何にも依存しない（したがって予測不可能である）ので、将来の増分（＝取引）のどのような組み合わせも予測不可能である。
すべて冗長だと思う。稼ぐことの不可能性は、SBの定義から導かれる。将来の各増分は何にも依存しない（したがって予測不可能である）ので、将来の増分（＝取引）のどのような組み合わせも予測不可能である。
資本増分の数学的期待値は、出来高増分と価格増分の期待値の積に等しい（両者は独立であるため）。連続時間のSB（ウィーナー過程）の場合は、結果は同じですが、すべてがはるかに複雑になります。
ウィーナー過程は複雑で、（価格と時間が離散的であるため）限定的な意味でしか市場に適用できないが、離散的なSBでは困難な計算を可能にする。そのため、金融数学ではよく使われる。
興味深い研究 - 確率論的アプローチの観点から、さまざまなタイプのギャップが分析されている。
なぜなら、（どのようなタイプであれ）ギャップが発生した後は、ほとんどの場合、ボラティリティが上昇するからです（つまり、比較的小さな時間間隔で、両方向の値動きの振幅が不均等に増加する）。そして、これは常に投資リスクを増加させます。
お疲れ様でした！
ギャップの標準的な定義は、連続する2つの価格ティック間の価格ギャップです。このような古典的なギャップはFXでは非常にまれであるため、ギャップの概念を一般化することにしました。つまり、この2つのティックの間に他のティックがいくつあってもよいのです。このような一般化されたギャップの閉じ方を、古典的なギャップの閉じ方と同様に研究することを妨げるものは何もない。
問題は、一般化された間隙がたくさんあることであり、何とかしてその数を制限しなければならない。この目的のために、私たちはセッション間のギャップに限定することにした。この記事におけるセッションの概念は、たとえば MT5 の取引シンボルのプロパティにおける取引セッションの概念よりも形式的かつ一般的です。セッションは、ゼロ・モーメントに対する最初のセッションの長さ、期間、シフトによって定義されます。例えば、分足バーに対応するセッションの場合、期間と長さは1分に等しく、シフトはゼロです。Forexの地域取引セッションの場合、期間は1日に等しく、シフトは午前0時からその地域での取引開始までの時間であり、長さはその地域の営業日の長さである。各セッションにはそれぞれ番号があります。
セッション間のギャップを修正する場合、どのセッションにも属さないティックは無視される。新しいセッションからの最初のティックが到着すると、それは前のセッションからの最後のティックと比較され、それらの間のギャップが十分に大きければ、ギャップが固定されます。このギャップの解消をさらに調査する際には、セッションに属するティックもそうでないティックも、すべてのティックが考慮されます。
しかし、この記事には、セッションの概念ではなく、セッション間のギャップを示す図が含まれている。その存在と説明で十分であろう。
正直言って覚えていませんし、3年分のデータはすでに失われています。覚えているのは、いくつかの関連するインターネット・サービスに確認し、夏時間／冬時間への時刻変換にどうにか苦労し、力技でセッション終了時刻を選んだことだけである（彼らは異なるタイムゾーンにいくつかの大都市を持っている）。たくさんいじった記憶があるが、具体的な数字は覚えていない。今なら、分足のボラティリティ・チャートでセッションを区別するだろう。
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新しい記事 確率をトレードギャップに適用する はパブリッシュされました:
この記事では、トレード戦略の作成とテストに確率と数学的統計手法を適用します。 また、価格とランダムウォークの差を使用して、最適なトレードリスクを探します。 価格がゼロドリフトランダムウォークのように振る舞うならば、収益性の高いトレードは不可能であることが証明されています。
2017の年にEAをテストし、その結果に基づいて2018でトレードのリスク値を定義してみましょう。 2017のテスト結果に基づくバランス/エクイティグラフは以下の通りです。
リスクの計算に進む前に明確化をしなければなりません。 まず、適切なレベルのリスクを判断する必要性を正当化する必要があります。 第２に、この目的に理論を適用する利点を説明する必要があります。
投機的トレードは常に不確実性と関連します。 トレードシステムは、時々負けトレードを行います。 このため、リスクは大きすぎてはなりません。 そうでないと、ドローダウンは過剰になります。 一方、相場はいつでも収益性の高いシステムでも負けシステムに変える可能性があります。 したがって、システムの "有効期間" は有限であり、正確には不明です。 このため、リスクは小さすぎてはなりません。 そうしないと、 トレードシステムからすべての可能な利益を得ることができません。.
作者: Aleksey Nikolayev