いずれの場合も、作業の結果、初期状態と具体的な取引の手口の変遷が対応している必要があります。そして、リニアプログラミングが効いてくる。システムの総MOはMO = Sum(MO_at_those_conditions_i* probability of conditions_i* lot_i)として計算され、各バリアントのパラメータ-ロットの選択により、このMOを最大化する必要があります。制限 - 最大リスクサイズまたはエントリごとの最大平均ロット、ここでもあなたは空想することができます。
いずれの場合も、作業の結果、初期状態と具体的な取引の手口の変遷が対応している必要があります。そして、リニアプログラミングが効いてくる。システムの総MOはMO = Sum(MO_at_those_conditions_i* probability of conditions_i* lot_i)として計算され、各バリアントのパラメータ-ロットの選択により、このMOを最大化する必要があります。制限事項 - 最大リスクサイズまたはエントリーごとの最大平均ロット、ここでも空想することができます。
それこそ、ヘッドショルダーでもフラッグでもトライアングルでもなく、パターンという意味です。パターンの定義にはすでに再現性が含まれているが、さらに付け加えるなら、同じ事象の集合（＝パターン）が歴史上何度も起こり、その数がランダム性の何倍にもなっていなければならない。例えば、5枚連続の尾は確率0.5*0.5*0.5*0.5=0.03125となります。つまり、800回めくって、5回連続で尾がつくことが平均で25回起こることになる。しかし、それが100回、200回と繰り返されれば、ランダムな事象ではなく、「パターン」があることになります。私たちの周りには、たくさんのパターンがあります。そして、私たちの脳は、データのパターンや構造を非常に速く認識できるように設計されています（この点については、何度でも説明します）。しかし、価格相場の構造は、「適性脳」でもなかなか見抜けない。価格相場のパターンを検出するアルゴリズムに1ヶ月間悩まされました。同じアルゴリズムで、他のタイプの情報（画像や音声）にも繰り返し現れるパターンを高速に識別できます。しかし、引用文には構造が少なく、雑音が多いように思います。しかし、私はこの戦いを続けていきます。まだ希望はあるし、テーマも面白い。
素晴らしい記事です！思わず自分のためにメモしてしまいました。
について、「しかし、引用文には構造（統計的に重要なパターンの繰り返し）がほとんどなく、ノイズが多いようです」、「引用文には情報がないのでは？
仮に、一定のロット、すなわちpips MOがプラスで、スプレッドが0のときの注ぎ込み戦略があるとします。
1.このようなMM（およびMartinのデリバティブも）を選択して、システムもゼロ以外のスプレッドで充填することは可能でしょうか、また、そのようなMMは何に依存するのでしょうか。
2.システムが充填できないスプレッドの最大値を計算する式はどのようなものになるのでしょうか。
1 - 取引が独立している場合は、できません。
2 - これはシミュレーションによって行われます。
スプレッドが嫌なら、スプレッドなしの指値注文で取引する。この場合、「充填率」という変数に問題があり、方向が正しければ小さなボリュームが、間違っていれば全体のボリュームが実行されます。
利益となるトレードが発生すれば、ロットの掛け算でシステムを利益に引き込むことが理論上可能です。
そんな配慮があるのです。
もし、ベッティングシステムの力を借りて、より大きなペイオフに引き出せるかもしれないと考えるなら、私たちは自動的に、システムに記録されていない規則性があるという記述を受け入れなければならない。だから、どうにかして見つけなければならない。ここでは、2つの選択肢が考えられます。
1.取引結果のシーケンス（ペイオフ値でデトレンド）がいわばホワイトノイズでない場合、すなわち取引結果間に相関がある場合。この場合、 これらの相関を求め、利用する必要があります（下記参照）。
2.もし、取引の順序に相関がないのであれば、取引前の価格の挙動や他の要因、少なくとも時間帯（フィルター）との相関を調べるとよいでしょう。まあ、想像力の領域は無限で、実際、新しいTSを作ることは可能です。
(発見された相関をチェックすること、すなわち、トレーニングセットとテストセットを取引のセットで区別することを考慮する必要があります）。
いずれの場合も、作業の結果、初期状態と具体的な取引の手口の変遷が対応している必要があります。そして、リニアプログラミングが効いてくる。システムの総MOはMO = Sum(MO_at_those_conditions_i* probability of conditions_i* lot_i)として計算され、各バリアントのパラメータ-ロットの選択により、このMOを最大化する必要があります。制限 - 最大リスクサイズまたはエントリごとの最大平均ロット、ここでもあなたは空想することができます。
利益となる取引が発生すれば、ロットの掛け算でシステムを利益に引き込むことが理論的には可能です。
そんな当たり前のことが浸透していないのなら、ダメなんでしょうねー。
いくら考えても2x2が5になることはない。
素晴らしい記事です！思わず自分でも気づきました。
について「 しかし、引用文には構造（統計的に有意なパターンの繰り返し）がほとんどなく、ノイズが多いようです。"、というか、引用元には情報がないのでは？
少なくとも高いタイムフレーム（H1以上）では、今のところパターンはあきらめています。H1以上の取引は、基本的にニュースの方向性を推測することが多くなったように思います。一貫したパターンが存在するとすれば、それはM1-M5タイムフレームの時間内、つまり、すでに出ているニュースに対するトレーダーの反応のパターンだけである。そこを掘るんです。FXの高等数学（複雑な数式、回帰、フーリエ、ニューラルネットワークなど）に多くの時間を費やした後、私は失望に至りました：それはFXに適していません。シンプルなツールを使ったピプシングは、より簡単で、より信頼性の高い結果をもたらします。
そんな配慮があるのです。
もし、ベッティングシステムの力を借りて、より大きなペイオフに引き出せるかもしれないと考えるなら、私たちは自動的に、システムに記録されていない規則性があるという記述を受け入れなければならない。そのため、どうにかして捕まえなければならない。ここでは、2つの選択肢が考えられます。
1.取引結果のシーケンス（ペイオフ値でデトレンド）がいわばホワイトノイズでない場合、すなわち取引結果間に相関がある場合。この場合、 これらの相関を求め、利用する必要があります（下記参照）。
2.もし、取引の順序に相関がないのであれば、取引前の価格の挙動や他の要因、少なくとも時間帯（フィルター）との相関を調べるとよいでしょう。まあ、想像力の領域は無限で、実際、新しいTSを作ることは可能です。
(発見された相関をチェックすること、すなわち、トレーニングセットとテストセットを取引のセットで区別することを考慮する必要があります）。
いずれの場合も、作業の結果、初期状態と具体的な取引の手口の変遷が対応している必要があります。そして、リニアプログラミングが効いてくる。システムの総MOはMO = Sum(MO_at_those_conditions_i* probability of conditions_i* lot_i)として計算され、各バリアントのパラメータ-ロットの選択により、このMOを最大化する必要があります。制限事項 - 最大リスクサイズまたはエントリーごとの最大平均ロット、ここでも空想することができます。