Maxim Romanov

引き続き、必要最小限の機能でアルゴリズムを実装して結果をテストします。収益性は非常に低いですが、連載では、完全に自動化された、根本的に異なる市場で取引される完全に異なる商品で収益性の高い取引モデルを示しています。

履歴データに基づく最適化を使用してパラメータを選択する場合、真に安定したアルゴリズムを取得することは不可能です。安定したアルゴリズムは、常時、どんな取引商品で作業していても、必要なパラメータを認識している必要があります。予測や推測ではなく、確実に知っているべきです。

この記事では、以前に作成したアルゴリズムの柔軟性を向上させることでトピックの開発を続けます。アルゴリズムは、分析期間内のローソク足の数の増加または上昇/下降ローソク足超過率のしきい値の増加によって、より安定しました。分析のためにより大きなサンプルサイズを設定するかより高いローソク足の超過率を設定して、妥協する必要がありました。

この連載では、ほとんどの市場要因を考慮した自己適応アルゴリズムの開発を示すとともに、これらの状況を体系化してロジックで説明し、取引活動で考慮に入れる方法を示します。非常に単純なアルゴリズムから始めて、徐々に理論を習得し、非常に複雑なプロジェクトに進化していきます。

この記事では、一貫した科学的アプローチを用いて価格パターンを分析し、それに基づいてトレードアルゴリズムを構築するという、トレードアルゴリズムを開発するための方法論を考察します。 開発の理想を事例を用いて示します。

トレーダーはよくトレンドやレンジについて話しますが、トレンドやレンジとは何かを理解している人はほとんどおらず、概念を明確に説明できる人はさらにいません。 基本的な用語について考察することは、多くの場合、偏見や誤解の固まりに悩まされます。 しかし、利益を上げたいのであれば、概念の数学的・論理的な意味を理解する必要があります。 今回は、トレンドとレンジの本質に迫るとともに、相場の構造がトレンドなのか、レンジなのか、何か別のものなのかを定義してみたいと思います。 また、トレンド相場やレンジ相場で利益を出すための最適な戦略についても考えていきたいと思います。

普段我々はローソク足や、価格シリーズを一定の間隔でスライスした足を使って相場を分析しています。 このような離散化手法は、相場の動きの本当の構造を歪めてしまうのではないでしょうか？ オーディオ信号は時間の経過とともに変化する関数であるため、オーディオ信号を一定の間隔で離散化することは、許容される解決策です。 信号自体は時間に依存する振幅です。 この信号特性は基本的なものです。