[トレーダーズハンドブック】記事案、「アウト・オブ・ポケット」議論 - ページ 21

 
ところで、この話題は実に興味深いので、素晴らしい資料をありがとうございました。
 
hrenfx:...基本的な概要はお伝えできたと思います。ご興味のあるトピックをすべて網羅しました。

おそらく質問するのが少し遅れたと思います。でも、とにかく聞いてみる。そして、その答えにとても感謝するつもりだ。

テスターで「満足」のいく結果が得られたら、次のステップとして、デモ口座、そしてリアルセント口座へと進みます。

そのようなエミュレートされたアカウントは、どのようなモデルなのでしょうか。特にECN/STPの口座に興味があります。この時のリアル口座は「冷静」なのに、証券会社はデモ口座で大口注文の発注・執行などをどのように使っているのでしょうか?例えばセントアカウントで述べたセンシングは、スタンダード(1:100)アカウントでの同じ操作とどの程度相関があるのでしょうか?つまり、これらの口座での注文の執行と、通常の口座での執行の間に、(特にリミッターを使用する場合)どのような共通点があるのでしょうか?

 

今、スマートラボ(株式市場通信の口絵)を見てみました。株式トレーダーは、FXトレーダーに比べてリテラシーが低いという印象があります。HFTを悪者扱いし、操り人形について語るなど。株は正しい、FXは糞と思い込んでいるクリッカーはほぼ全員。

このような誹謗中傷をされたら、ほとんど信者の気持ちを侮辱しているようなものです。MT5は100%ロシアファンドで大勢を殺すだろうが、それも実力であってほしい。

 
hrenfx:

今、スマートラボ(株式市場通信の口絵)を見てみました。株式トレーダーは、FXトレーダーに比べてリテラシーが低いという印象があります。HFTを悪者扱いし、操り人形について語るなど。株は正しい、FXは糞と思い込んでるクリッカーがほぼ全員。

このような誹謗中傷をされたら、ほとんど信者の気持ちを侮辱しているようなものです。MT5は100%ルサンチマンで多くの人を殺すだろうが、それも実力であってほしい。

サーカスでもない限り、肉を鍛えるなんて馬鹿げてる )

私は3匹の豚を飼っていますが、自分が食べてしまうので、アルファベットは教えていません。

 

トレーディング、自動売買システム、トレーディング戦略のテストに関するフォーラム

トレーダーガイド:注文、価格、預け入れ、資金、通貨

hrenfx, 2013.06.10 14:37

シンプルなHFT MMアルゴリズム。

ECN/STPアグリゲーターは、誰がどのように取引しているかというインサイダー情報を持っていることは明らかである。このような情報の有能な所有者は、顧客の収益性の分類器を作成します。例えば、分析の結果、彼はアグリゲーターの顧客が毎週水曜日の12時から17時までGBPJPYで着実に(そして適切な速度で)負けて いることを知るだろう。流出しているというのはどういうことかというと、当時最も価格競争力のあったLPに資金が流れているのです。


IMHOの分析結果には疑問がある。つまり、指摘された結論は、次のように述べられる。
- 毎週水曜日の12時から17時までは、顧客が流出するような市場行動になる、つまりこの場合は市場予測である。
とか、別の言い方で。
- 毎週水曜日の12:00から17:00まで、ブローカーの行動は顧客が流出するようなもので、この場合、ブローカーの不正行為を予言していることになります。

インサイダーおよび/またはクライアントの収益性分類器は、トレーダーの完全な文盲についてのあなたの意見に同意する場合は特に、実際に必要ないことが判明した。

 

何でも分類できるというのは、大きなことです。例えば、超文系アルゴトレーダーのあなた。TSの結果を分類してみてください。TSが負けている場面もあるので、それらを見極めてフィルタリングすることも十分に考えられます。

HFTのMMアルゴリズム分類器は、超文系トレーダーのためにこれを行う。統計的に予測されたアルゴトレーダーの損失を受け取り、アルゴトレーダーにとってより収益性の高い価格によって損失(ロス)を減少させるのです。つまり、アルゴトレーダーとHFT MMアルゴリズム双方にとって有益なプロセスとなる。

しかも、誰かが分類に長けているとか、誰かが怠け者だからというだけの理由で。

 
hrenfx:

何でも分類できるというのは、大きなことです。例えば、超文系アルゴトレーダーのあなた。TSの結果を分類してみてください。TSが負けている場面もあるので、それらを見極めてフィルタリングすることも十分に考えられます。

HFTのMMアルゴリズム分類器は、超文系トレーダーのためにこれを行う。そして、それが成功した場合、それはその利益のためにこのフィルタを使用します:統計的に予測されたアルゴトレーダーの損失を受信し、アルゴトレーダーのためのより収益性の高い価格によってそれ(損失)を減少させることができます。つまり、アルゴトレーダーとHFT MMアルゴリズム双方にとって有益なプロセスとなる。

しかも、誰かが分類に長けているとか、誰かが怠け者だからというだけの理由で。

5コペックを差し入れます。1) 取引時間と取引成績の間に統計的なパターンがあり、2) ポジションを保有する期間を正確に判断できる場合、あなたの発言は正しいです。また、各取引のエントリー量や取引アルゴリズムの MMが分からないので、この情報でも十分とは言えないかもしれません。また、時間とトレード結果の間にパターンを見出そうとする試みは、やがて市場の状況(トレンド、横ばい)とトレード結果の間にパターンを見出すことにつながっていく。また、トレンドでは誰もが負けるが、相場がまだ横ばいだった時にトレードが成立することも明らかになった。

私の意見では、HFT MMアルゴリズムによるクライアントのポジションのネッティングは、TSの2つの特性であるリスクレベル(レバレッジ)と利益/貸付比率によって行う方が良いと思います。

 

各取引のエントリーボリュームは、取引 アルゴリズムのMMと同様に重要ではありません。Equity_All BPは、ECN/STPアグリゲータのすべてのPriceTaker:その注文が外部に出る(LP0ソース以外)場合に評価されます。

時間による分類の例は、ポイントを伝えるために、できるだけ指に負担がかからないように、あえて選んでいます。分類は多くのパラメータによって行うことができる。

結局、これは参考書であって、アルゴトレードのトリックを使う必要はないのです。

理由: