記事「マルコフ状態遷移行列に基づくニューラルネットワークを用いた自己学習型エキスパートアドバイザー」についてのディスカッション
グリッドアドバイザーの広告に新しい言葉が登場した！
このポータルサイトでこれほど甘い文章を読んだことはない。
不足しているのは、NSを使用したEAと使用しないEAの結果の比較である。
その後。
私はいくつかの記事に1分未満を費やすようになりました - 私はスクロールして、最後の画像/ビデオと簡単な結論を読む。そこで面白くなければ、残念ながら記事全体に対して同じ態度が形成される。
AIの文章のせいで、私はフォーラムの長い記事をほとんど読まなくなった。例外 - フォーラムで長い間知っている数人の著者。
意識的か無意識的かは別として、あからさまなテスト結果の 操作。(多くの著者がこれに苦しんでいる）。
Expert Advisorは固定ロットでテストされたが、Expert Advisorの各次のトレードの条件はリスクが低くなるため、どのような戦略も完全に死んでしまう。したがって、ドローダウンの割合が低いのである。このようなテスターの画像では、マトリックスやAIなどを作成する必要はなく、テストに都合の良い時点を見つけるだけで十分である。
Expert Advisorは（このExpert Advisorに限らず）、保証金の大きさ（パーセンテージ）によって決定されるロットサイズでテストされるべきだと思います。そうすれば、テストの各取引は最初の取引と同じになる。実際、各取引のリスク条件は常に同じである。そして、ここで絵はまったく違うものになる。
奇妙なことだが、ボックスからのファイルはエラー（DeInit ))) ですでにコンパイルされている。）どのような設定でテストされたのかは不明だが、同じ "箱 "からは宇宙の数字がある。また、AIの水を削除すると、最終的には何も読み取れません。もっと具体的に説明してください。
ところで、AIのテキストに「現在のモデルは、市場の状況を判断するために主にATRを使用しています。しかし、このオーケストラにRSIの音、MACDのメロディー、フィボナッチレベルの ハーモニックシークエンス、出来高のリズム構造を加えることで、どんな深い理解が得られるか想像してみてください！」。彼はそんな話をしてくれるだろう!!!)))))
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新しい記事「マルコフ状態遷移行列に基づくニューラルネットワークを用いた自己学習型エキスパートアドバイザー」はパブリッシュされました:
単なる固定ロジックを実行するプログラムではなく、継続的に進化し、適応し、複雑な市場のシンフォニーを“理解”するデジタル生命体を想像してみてください。本記事で紹介するのは、まさにそのような次世代EAです。
このブレークスルーの鍵は、3つの異なる知識分野の交差点にあります。すなわち、マルコフ過程の確率数学、ニューラルネットワークの直感的な表現力、そしてヘッジ戦略の実践的ロジックです。これら3つの力が融合すると、単なる要素の総和を超えた存在、つまり、ボラティリティが高く不確実な金融市場で継続的に適応できる新しいシステムが誕生します。
実験結果は、その有効性を明確に示しています。平均年間リターンは28.7%、最大ドローダウンはわずか14.2%、シャープレシオは1.65、勝率は62.3%に達しました。しかし、これらの数値以上に重要なのは、このシステムがレンジ相場の静かな局面でも、高ボラティリティ相場の激しい局面でも、一貫して安定したパフォーマンスを発揮した点です。
作者: Yevgeniy Koshtenko