в коде использовались однотипные не коррелирующие индикаторы, и методом Монте Карло просто моделировалось их срабатывание. Все индикаторы, на каждом баре принудительно опрашивались, и если сигнал на вход в рынок имелся у всех одновременно, открывалась позиция. Далее подсчитывалось количество удачно открытых позиций и относилось к полному количеству открытых позиций. Так определялась достоверность прогноза Р по группе индикаторов.
Но, из-за этого можно, не превышая заранее заданный рыночный риск, увеличить капитализацию открываемых позиций! И это кординально увеличивает доходность (в $ за единицу времени) мультивалютной ТС по сравнению с любой одновалютной из этого порфеля.
これは、すべてのペアでp=const.の場合のみです。そして、これはありえないことです。
イマジン p=0.55。そうすると、たった2〜3ポイントの変動が、ペアの状況を根本的に変えて しまうのです。それに、私は一般的な分散投資に反対しているのではなく、p=0.8ではなく、分散投資を選択することに反対しているのです。
もし選ぶ機会があれば、何がいいですか？
1. 信頼性の高い予測0.8と許容される取引頻度を提供する2-3の指標で作業する。
2.予測精度が同じ0.55の商品群による分散投資。
しかし、なぜ私たちの結果が乖離していると思うのでしょうか？
セルゲイ 僕もそんなことは言っていない、ユーリと細かいことを話し合っていたんだ。あなたは、実験の詳細を説明するために連れてこられたのです。ありがとうございます。:о)
PS: Yuriが複数のインジケータを書き、あなたの研究の後にそれらを「合わせ」ようとするのではないかと、とても疑っています（冗談です :o)）。
面白い!だから、私は先生の実験方法を誤解していたんですね。今、私はたくさんの疑問を持っています。
オープニングで成功したと思われるポジションと、そうでないポジションは？成功体験というのは、定義できない概念です。また、間違った方向に行っても、方向転換することもできます。その逆も然り。
指標の固定確率はどのように確保したのですか？結局、保証でできたということは、標準的なものの中からではなく、人工的なものであるということです。これは、あなたが市場データを使って実験したことで、それらの確率pがあなたの定義する幸運な開運に合致していることを意味し、より興味深いことです。
独立性をどのように確保したのですか？
もちろん、これがすべて秘密でなければの話ですが。
面白い!だから、私はあなたの実験の方法を誤解していました。さて、いろいろな疑問が湧いてきます。どのポジションがうまく開設できたと考え、どのポジションがうまく開設できなかったと考えたか？運は不定な概念である。また、間違った方向に行っても、方向転換することもできます。その逆も然り。指標の固定確率はどのように確保したのですか？結局、保証付きでできたということは、定番のものからではなく、人工的なものであるということですからね。これは、あなたが市場データを使って実験したことで、それらの確率pがあなたの定義する幸運な開運に合致していることを意味し、より興味深いことです。独立性をどのように確保したのですか？ もちろん、これがすべて秘密でなければの話ですが。
今日最も人気のあるTSの不完全な分析は、市場の行動の全体の多様性は、実際には、ポジションを開いた後の価格の動きの方向とこの運動の可能な振幅を予測するために来ることを一定の確信を持って主張することができます。
s=SQRT{SUM{(Close[i-k]-Open[i-k])^2}/(n-1)} となり、選択した時間枠での標準偏差の 分析により、最後のポイントに対する答えが統計的に証明されます。一人のプレーヤーについては、平均滞在時間の推定値を得ることができます。このように、ポジションを維持する平均時間に等しい価格系列をTimeFrame上に生成した後、次のバーの開始時にポジションを開き（指標シグナルがある場合）、同じバーの終了時にポジションを閉じます。この問題を適切に解決することが、TSの収益性を最大化することは明らかである。コードには全価格系列があり、「インジケーター」はローソクの「未来」の色をあらかじめ知っているのです。期待値を一定値だけずらした乱数発生器で、正しく予測できる確率が問題条件の要件と一致するように、指標を「混ぜる」のである。この定義では、価格系列の種類は問題ではなく、単一振幅の蛇行であり、結果の統計的妥当性の要件を満たすような長さであればよい。この文脈では、次のバーの色が指標となる予測と一致したときに肯定的な結果が得られると考えられ、その独立性は実験の定式化そのものに由来します。
これは、すべてのペアでp=const.の場合のみです。そして、これはありえないことです。p=0.55と想像してください。そうすると、たった2〜3ポイントの変動が、ペアの状況を
根本的に変えて しまうのです。 もし選択肢があるとしたら、何を選びますか？ 1. 0.8の予測信頼性と許容できる取引頻度を提供する2-3の指標で作業する 2. 同じ0.55の予測信頼性を持つ一連の機器による分散投資
p=0.55、あるいはもっと悪い場合は、7-8個の指標を使う必要があります。そのような独立した指標はどこにあるのだろうか。まあ、取ったとしても、通年で全機種同時稼働を待つしかないのですが（私の意向と目的です）。何のためかというと、ドローダウンを少なくするためです。どのくらいか試算してみましょう。 ドローダウンの平均値
Dは、これらのドローダウンの平均時間の1-P乗にほぼ比例します。ここで、P-指標または指標群の予測信頼度は、
D(t)=t^(1-P)となります。
Dm(t)=SQRT(1/n)*t^(1-P) 多通貨ポートフォリオの場合、ドローダウンの大きさは、使用するn個の 商品の数に依存します。MMの原理を用いたTSの収益性は、ドローダウンの増加とともに
指数関数的に 低下していきます。さらに、我々は、マルチディケーターTSの収率（長期あたりのドル）は、Pの 増加または使用する指標の数nの 増加に伴い、同じ指数関数的に速く減少することを思い出してください（画像と最後の記事を参照してください）。最初のケースと2番目のケースの特性t 時間が同等であると仮定すると、多通貨TSの場合、リターンの対数は 商品の数とともに増加することがわかります：
SQRT(n)*const^(1-p).また、マルチインスツルメンツの場合は、
const^(1-P)-n のようになります。1番目の関数はペアの数が増えるにつれて単調に成長し、2番目の関数は指標の数が増えるにつれて減少する。その結果、指標の数よりも、使用する機器の数を増やした方が良いのですそのため、通貨は多く、インジケータは少ないものを選んでいます。由良 この言葉の厳しさは、私もよく分かっています。しかし、少なくとも一般的なダイナミクスを反映し、市場における最適な行動の基準を詳細に分析することができることに同意しなければなりません。
かなり納得させられましたね。この件に関しては、直感的なアプローチを考え直す必要がありますね。
このフォーラムや並行して開催されるMQフォーラムでは、トレーディングにおける数学の価値について時折議論が交わされています。
この価値観は、偏った相手でも認めるに足るものだと、私は思っています。
あなたの実験について言えることはただ一つ、とても勉強になったということです。論理的で、構造的で、そして何よりシンプルであること。ほとんど当たり前。そこから学ぶべきことがある。セルゲイさん、ありがとうございます。
ポートフォリオにおける多くの機器やTSの使用については、かなり確立された理論と実践がある。例えば、最適なポートフォリオは、相関が最小の商品またはTSで構成されるべきであることが分かっています。したがって、最大まで増やすことは良いことではありません。上記のような考慮事項に従って、各TSの資本金額を具体的に選択し、管理する必要があります。しかし、分散投資の目的は、結果として生じるエクイティの平滑化（リスクの低減）だけであろう。
複数の指標やパターンに基づくシステム構築について。UPやDOWNを表示するだけのシステムという誤解があります。確かにこれは違いますね。各システムは、価格行動の可能なシナリオを利用しようとするものである。2つのシステムが同じシナリオの可能性を示した場合、それは両者が依存関係にあることを意味し、結果として最も信頼性の高いものを選択する必要がある。2つのシステムが異なるシナリオの可能性を示しているが、何らかの形で重なっている場合（例えば、異なるTFから）、それらを混合するのではなく、何らかの特定のシナリオ（システム）を取引することが必要であることに変わりはないだろう。そしてその確率は変わらない。また、効果的な混合シナリオは全く存在しないかもしれません。恣意的な上下の予測ではなく、離散的なポイントで売買を行い、様々なシステムをトレードしています。
ポジティブな結果としては、X[i]=Open[i]-Open[i-1]のセンタリングの違いと理由をようやく理解できたことです。それに呼応するように、これまでの発表で間違っていた部分が理解できました。
すべてが思い通りにならないのが、マイナスの結果です。
1.センタリングは、上記の方法と、全区間で構築された線形回帰 を削除する方法の2種類を実行しました。結果は、根本的に違う。
FACは別に計算していませんが、EURUSDのt=5,15,30などでは、Neutronが 提示したのと同じ結果になっています。そして、t=1では-0.16となり、Neutronの ものよりも少し高い。
LRを除去して得られる系列Y[i]では、全く様相が異なる。r[k] は1から徐々に減少し、GBPUSD, M15では0.70、EURUSD, M1ではk=1000で0.97（！！）です。私の考えでは、この結果は物理的に意味をなさない。価格系列の自己相関がこれほど強く、これほどゆっくり落ちるはずがない。その結果、このようなセンターリングのバリエーションは適切ではないのですか？なぜダメなのか？セルゲイ、これはどういうことなんだ？
2.いくつかの標準的なオシレータと私自身のオシレータと系列X[i]の相関係数を計算しました。すべてのケースで、r[k] はkに ほとんど依存せず、値の違いは5番目の符号にのみ現れることがわかりました（k=0のときでも）。r[k] の値は時間枠に依存するけれども。同時に、r[k]の 値は発振器によって異なる。
これは、私が期待していたものとは違う。最悪の場合、k=0で最大となり、kが増加すると0に向かって急速に減少するという同じ状況になる。kが変わっても r[k] が一定なのは、何かが間違っているのでは？何？
自己相関係数は、数式で求めた。
r(Step)=SUM{(X[i+k]-X[i-Step+k])*(X[i+Step+k]-X[i+k])}/SUM{(X[i+k]-X[i-Step+k])^2}, ここで合計はすべての行メンバーにわたって取られます k=Step...n-Step, n- 行メンバーの全数、 Step-相関水平距離.
前者は自己相関関数と呼ばれ、通常-0.5から0の範囲であり、後者はコレログラムと呼ばれ、符号変動がある。両系列とも指数関数的に 速く減衰する。
ジュラ、定数成分を除去しないと、大きく減衰しない自己相関値が得られます。実際、系列のすべての項がほぼ等しく、例えば1.23に等しい。
ところで、それぞれ任意の予測値pを 持つN個の 独立な指標群に対する正しい予測値の確率Pの 式を解析的に得た：
P=1-2^(N-1)*P{1-p[i]}.