1: при риске 2.00 увеличение было бы в 64.50 раза с максимальной относительной просадкой по балансу 0.82, фактор восстановления = 50.281: при риске 1.90 увеличение было бы в 56.63 раза с максимальной относительной просадкой по балансу 0.80, фактор восстановления = 43.341: при риске 1.80 увеличение было бы в 49.22 раза с максимальной относительной просадкой по балансу 0.78, фактор восстановления = 37.141: при риске 1.70 увеличение было бы в 42.36 раза с максимальной относительной просадкой по балансу 0.75, фактор восстановления = 31.641: при риске 1.60 увеличение было бы в 36.12 раза с максимальной относительной просадкой по балансу 0.73, фактор восстановления = 26.801: при риске 1.50 увеличение было бы в 30.52 раза с максимальной относительной просадкой по балансу 0.70, фактор восстановления = 22.591: при риске 1.40 увеличение было бы в 25.57 раза с максимальной относительной просадкой по балансу 0.67, фактор восстановления = 18.941: при риске 1.30 увеличение было бы в 21.25 раза с максимальной относительной просадкой по балансу 0.64, фактор восстановления = 15.801: при риске 1.20 увеличение было бы в 17.52 раза с максимальной относительной просадкой по балансу 0.61, фактор восстановления = 13.121: при риске 1.10 увеличение было бы в 14.33 раза с максимальной относительной просадкой по балансу 0.57, фактор восстановления = 10.841: при риске 1.00 увеличение было бы в 11.64 раза с максимальной относительной просадкой по балансу 0.53, фактор восстановления = 8.921: при риске 0.90 увеличение было бы в 9.38 раза с максимальной относительной просадкой по балансу 0.49, фактор восстановления = 7.301: при риске 0.80 увеличение было бы в 7.51 раза с максимальной относительной просадкой по балансу 0.45, фактор восстановления = 5.951: при риске 0.70 увеличение было бы в 5.97 раза с максимальной относительной просадкой по балансу 0.40, фактор восстановления = 4.831: при риске 0.60 увеличение было бы в 4.72 раза с максимальной относительной просадкой по балансу 0.35, фактор восстановления = 3.911: при риске 0.50 увеличение было бы в 3.70 раза с максимальной относительной просадкой по балансу 0.30, фактор восстановления = 3.141: при риске 0.40 увеличение было бы в 2.88 раза с максимальной относительной просадкой по балансу 0.25, фактор восстановления = 2.521: при риске 0.30 увеличение было бы в 2.23 раза с максимальной относительной просадкой по балансу 0.19, фактор восстановления = 2.011: при риске 0.20 увеличение было бы в 1.72 раза с максимальной относительной просадкой по балансу 0.13, фактор восстановления = 1.601: при риске 0.10 увеличение было бы в 1.32 раза с максимальной относительной просадкой по балансу 0.07, фактор восстановления = 1.27
従って、再投資の最適化基準を持つことは良い考えである。
つまり、厳格に指定された最大相対ドローダウンにおいて、どの程度の相対収益性が達成されるかという ことである。
回収率との根本的な違いは何か？
リカバリー・ファクターとの根本的な違いは何か？
FV-相対的に最大のドローダウンの後、何回上昇することができたか。
例えば、10回暴落し、その後同じ回数上昇し、最後に元の残高になったとする。この場合、収益率は1、ドローダウンは90%、FS=10となる。
5回暴落し、その後10回上昇し、最後には残高が2倍になったと仮定しよう。この場合、収益性は2、ドローダウンは50％、FSは10となります。
追記 TSを取り、Optimiserで実行し、FSとOnTesterを比較する方がよいでしょう。
FV-相対的に最大のドローダウンの後、何回上昇できたか。
その定義は初めて見た。
別の定義を追加するのがいいだろう。
別の定義で補足するのがいいだろう。
例えば、シグナルから。
以下は外国のものです：
はい、私は別のRF、古典的なものについて話していました。
例えば、全利益ではなく、1年間の平均利益を取る（ドローダウンは全期間最大としておく）。そうすれば、RFはテスト間隔によってあまり変化しない。
信号のように。
そうなると、このFFは再投資にはまったく向いていない。
そうなると、このFVは再投資の際には全く役に立たない。
対数を取る場合は良いですが、それは最大のドローダウンの場所に依存するため、あなたのFVは、少なくとも常に良いではありません。
このトピックについて建設的な議論をする用意があります。対数についてよく理解できません。OrderOpenPriceとOrderClosePriceを対数にして、古典的な方法でFVを計算するということですか？
古典的なFVは、再投資-TCが始まる場所に依存するので、よくありません。
FVは私への質問でここで言及されました。私自身は別の特性を使うことを提案しました。
対数についてはよく理解できなかった。
例えば、log(ゲイン%/ロス%)のように。
古典的なFVは、再投資-TCがどこで始まるかに依存するため、良くない。
上の投稿者は、時間配分のある古典的FVを提案した。