アルゴリズムによる''遠心分離機''です。 - ページ 6

[Реter Konow]

私のコンセプトに誤りを発見。 最適化では、戦略のための指標とその値を選択することはできません。

理由：エントリーポイントが存在しないため。

解説：通常の戦略のテストと最適化は、エントリーポイントに結びつきます。これがなければ、オーダーは開かれず、最適化も行われない。エントリーポイントはシグナルによって定義され、シグナルはエントリー条件によって定義される。入力条件は、指標と定数に基づいています。エントリーポイントはTSロジックによって事前に定義され、最適化によってストップ、ロットなどの二次パラメータの値を選択することができます。

最適化してもエントリーポイントの改善にはつながらない!TSのエントリーポイントで決定された値を頼りに、二次的なパラメータの値を向上させる。

ですから。

最適化プロセスのエントリーポイントを定義するパラメータを調べることはできません。

最適化が機能するためには、プログラムのロジックによってエントリーポイントがあらかじめ定義されている必要があります。

しかし、簡単な解決策があります...。

[Реter Konow]

解決策

すべてのエントリーポイントを事前に計算しておく必要があります。そのためには

1. 歴史を遡り、トレードに最適な領域を見極める。
2. トレードのエントリーポイントとエグジットポイントを配列に書き込む。
3. 各入口/出口ポイントについて、共通ベースからすべての指標の値を計算し、記録する。
4. エントリーポイントにおける指標値のおおよその繰り返しの頻度を分析する。指標値の繰り返しが近いほど、より正確にパターンを拾います。
5. 分析の最後には、すべてのエントリーポイントに最も近いいくつかの指標を得ることができます。彼らや彼らの価値が、私たちの市場 参入・撤退の条件となる、つまり、私たちは「戦略」を手に入れることができるのです。

問題は、それを最適化と結びつけてテスターに実装できるかどうかです。

[Alexandr Andreev]

Реter Konow:

解決策

すべてのエントリーポイントを事前に計算しておく必要があります。そのためには

1. 歴史を振り返り、トレードに最適な領域を特定する。
2. トレードのエントリーポイントとエグジットポイントを配列に書き込む。
3. 各入口/出口ポイントについて、共通ベースからすべての指標の値を計算し、記録する。
4. エントリーポイントにおける指標値のおおよその繰り返しの頻度を分析する。指標値の繰り返しが近いほど、より正確にパターンを拾います。
5. 分析の最後には、すべてのエントリーポイントに最も近いいくつかの指標を得ることができます。彼らとその価値観が、私たちの市場 参入・撤退の 条件となる、つまり、私たちは「戦略」を手に入れることになるのです。

問題は、それを最適化に結びつけてテスターに実装できるかどうかです。

あとは一連の連立一次方程式で解くだけです

[Aleksey Mavrin]

Реter Konow:

解決策

すべてのエントリーポイントを事前に計算しておく必要があります。そのためには

1. 歴史を振り返り、トレードに最適な領域を特定する。
2. トレードのエントリーポイントとエグジットポイントを配列に書き込む。
3. 各入口/出口ポイントについて、共通ベースからすべての指標の値を計算し、記録する。
4. エントリーポイントにおける指標値のおおよその繰り返しの頻度を分析する。指標値の繰り返しが近いほど、より正確にパターンを拾います。
5. 分析の最後には、すべてのエントリーポイントに最も近いいくつかの指標を得ることができます。彼らとその価値観が、私たちの市場 参入・撤退の 条件となる、つまり、私たちは「戦略」を手に入れることになるのです。

問題は、それを最適化と結びつけてテスターに実装できるかどうかです。

考え方はこうです。

を使用してトレンドモデルを作成し、スクリプトを履歴に実行し、トレンドの理想的なエントリーポイントとエグジットポイントをすべて保存するようにします。

そして、すべてのエントリー/イグジット日をExpert Advisorに保存し、それらが理想的なものにどれだけ近いかをOnTesterで何らかの方式を使って計算する必要があります。

[Реter Konow]

Aleksey Mavrin:

考え方はこうです。

トレンドモデルを作成し、履歴をスクリプトで実行し、トレンドの理想的なエントリーポイントとエグジットポイントをすべて保存するようにします。

次に、Expert Advisor ですべてのエントリー/イグジット日を保存し、OnTester を使用して、何らかのスキームにしたがって、それらが理想的なものにどれだけ近いかを計算します。

約。

1. 歴史に関する理想的な入口を見つける必要があります。このような検索に最適化を適用してみるのです。
2. 理想的なエントリー/エグジットポイントがあれば、適切な指標とその値を容易に探すことができる。そのためには、エントリーポイントでの値を保存し、それらを分析し、エントリーポイントでの値の繰り返しの近さによって最適なものを選択する必要があります（自動化を試みることも可能です）。
3. テスターのヒストリー実行中に「振り返り」を行い、通過したセグメントを評価することでエントリーポイントを探すことが可能である。この場合、エントリーポイントの検索と指標値の 収集のすべてを1つのプロセスで行うことができます。
4. 戦略を展開するための適切な指標の最終決定は、特別な統計メカニズムによって自動化する必要があります。この場合、最適化やGAも適用できるかもしれませんね。まだわかりません。
   

[Aleksei Stepanenko]

ピーターさん、こんにちは。

ヒストリーの極値でスクリプトを実行し、その瞬間にインジケータが取った値の統計を取ればいいと思います。そんな恐竜が出てくるかもしれませんね。

質問は2つあります。

- peeked "ヒストリーにエクストリームを得るにはどうしたらよいでしょうか？

- どのような指標を用いるべきでしょうか？結局のところ、シンプルで価格を抑えたインジケータは、時に転売され、長い間買い直されることになります。

複数の指標の混合物や、ある指標の時間変化するパラメータは、必ず歴史にフィットする。 すでにここに書かれているように、です。入力パラメータは、すべての特殊性を記憶するのではなく、一般的なパターンを明らかにしようとするのに十分であってはなりません。 あなた自身が知っていることです :)

一般的には、価格を追って上下するだけでなく、トレンドを見たり、現在地を把握したり、レベルを感知したり、統計を使ったり、そういうことをするインジケータについての質問です。

[Nikolai Semko]

Реter Konow:

ニコライ テスターしかないんだよ。))

では、なぜ普通のコンピューターではダメなのでしょうか？信号に含まれるパラメーターの値も同様に検索します。

ええ、そうであっても、それは問題ではありません。

テスターは必要ありません。

効果的なExpert Advisorの指標の最大数は1つですが、ゼロがより良いです。それは、最適化で遊んだ時に実感していただけると思います。早ければ早いほど良いのですが、どうやらスルーするしかないようです。
mqlが対象としている分野に興味が移ったのは素晴らしい ことです。おめでとうございます。

[Aleksey Mavrin]

Реter Konow:

こんな感じです。

1. 歴史に関する理想的なエントリーポイントを見つける必要があります。そんな検索に最適化を施してみるのです。
2. 理想的なエントリー/イグジットポイントがあれば、適切な指標とその値の検索を簡単に実行することができます。そのためには、エントリーポイントでの値を保存し、それらを分析し、エントリーポイントでの値の繰り返しの近さによって最適なものを選択する必要があります（自動化を試みることも可能です）。
3. テスターのヒストリー実行中に「振り返り」を行い、通過したセグメントを評価することでエントリーポイントを探すことが可能である。この場合、エントリーポイントの検索と指標値の収集のすべてを1つのプロセスで行うことができる。
4. 戦略のための適切な指標の最終決定は、特別な統計メカニズムによって自動化されるべきである。この場合、最適化やGAも使うべきかもしれませんね。まだわかりません。
   

今後、インジケーターが（どんなインジケーターでも）理想的なエントリーポイントの値を示すようになると思いますし、トレンドの偽りの始まりの多くのフラットなポイントでもそうです。

そして、その作業は、マーケットがトレンドなのか横ばいなのかを判断することに集約されるでしょう。

ところで、この方法は、この市場（歴史上）はトレンド戦略で利益を出すことさえ可能だったのか、それとも猿だけが生き残る のか、という判断に役立つかもしれません。

[Реter Konow]

このスレッドで検討されている話題について、念のためお伝えしておきます。

取引戦略の探索を自動化する

このスレッドでは、取引戦略の検索と構築を自動化するためのソリューションを探しています。これは一つの目的です。

問題を理解するための主な論点

//--------------------------------------------------------------------------------------------------------

A) トレーディングシステムは、大量のパラメータで構成されていますが、その中でも基本的なパラメータは以下の通りです。

• エントリー（ポジションを建てる）するための売買シグナルのパラメーター
• エグジット（ポジションクローズ）シグナルのパラメータ
• ポジションの方向（買いまたは売り）
• ロット、ストップ、テイク。

信号とは、位置の開閉を決定するパラメーターの集合体である。取引条件の重要な要素である。

各シグナルは、重要な指標を算出するための指標や計算式に基づいています（ほとんど違いはありません）。

4) 各信号は1つまたは複数（3つ程度）のパラメータで表現される。

5 信号アセンブリの各パラメーターは、インジケーターまたは数式を表します。

各指標や数式は、1つのパラメータで表すことができる。このような複数のパラメータが売買シグナルを構成します。

7. トレーディングシステムは、エントリー、エグジット、ロット、ストップのためのシグナルパラメータです。これらのパラメータを取引条件の中で選択することで、その場で戦略を変更することができます。

8. テスターと機構最適化を使って、参入と撤退のためのシグナルのパラメーターの検索と選択を自動化することができます。その結果、テスターの 取引システムで効果的な ものを得ることができました。

//--------------------------------------------------------------------------------------------------------

B) 最適化とは、パラメータに最適な値を選択することです。

1.最適化でパラメータが選択されない。 (ストラテジーテスターで売買シグナルのパラメータを検索するためには、独自の仕組みを作る必要があります）。

2.最適化は、いかなる状況下でも結果の部分的な 調整である。

3) トレードシグナルのパラメータ（指標や計算式）は、事前にIN/OUTポイントが設定されている場合にのみ、取引条件内で変更することができます。

//----------------------------------------------------------------------------------------------------------

C) 理想的なエントリーポイント/イグジットポイントを計算するために、最適化機構を適用することができます。これにはインジケータは必要ありません。特別なアルゴリズムが必要なんですね。

[Реter Konow]

Aleksey Mavrin:

結局、インジケータは（どんなインジケータでも）理想的なエントリーポイントで値を示すものであり、トレンドの偽スタート時の多くのフラットポイントと同じだと思います。

そして、その作業は、マーケットがトレンドなのか横ばいなのかを判断することに集約されるでしょう。

ちなみに、この方法は、（過去の）相場がトレンド戦略で利益を出すことさえ可能だったのか、それとも猿だけが生き残る のかを判断するのに有効かもしれません。

つまり、テスターで効果的な取引システムの検索と構築を自動化することが重要なのです。