시장이 동전처럼 혼란스러운 방식으로 움직인다고 가정해 봅시다. <br/ translate="no">
따라서 새 막대가 나타나면 가격은 오르거나 내릴 기회가 균등하며 이전 막대는 현재 막대에 조금도 영향을 미치지 않습니다. 끝! 트레이딩 시스템을 만들고 테이크프로핏을 스톱로스보다 높게 설정하면(즉, 기대 수익률을 플러스 영역으로 가져가면) 트레이딩이 완료됩니다. 정말 놀랍습니다.
견적에 대해: 전혀 이해가 안 돼요!!! 그게 뭐였죠? 시? :) 그리고 수학은 어디에 있습니까?
그리고 두 번째 : 작은 이익의 가능성이더 높을수록 뚱뚱한 손실 가능성이 적다면 마감 방향의 확률은 중요하지 않습니다. 귀하의 통계는 오히려 위험 관리 세부 사항이 생략 된 것에 달려 있습니다 ;)
따라서 새 막대가 나타나면 가격은 오르거나 내릴 기회가 균등하며 이전 막대는 현재 막대에 조금도 영향을 미치지 않습니다. 트레이딩 시스템을 만들고 테이크프로핏을 스톱로스보다 높게 설정하면(즉, 기대 행렬을 양수 영역으로 가져가면) 트레이딩이 완료됩니다. 정말 놀랍습니다.
저자 여러분, 상승 종가 수가 하락 종가 수와 같다는 사실에도 불구하고 모든 거래에서 무스가 발동할 수 있다고 생각한 적이 있습니까? 따라서 상승 종가가 하락 종가만큼 많다는 것을 알고 있더라도 설명하신 전략은 적합하지 않습니다.
과거에서 데이터를 추출하고 필터링 된 전문가를 동시에 실행 했습니까? (둘 다 2010 년)?
외람되지만 이런 경우라면이 필터링은 의미가 없다고 생각합니다. 이런 종류의 필터링은 분명히 결과를 더 좋게 만들기 때문에 아무것도 증명하지 못합니다....
나는 완전히 랜덤 워크 시장의 팬은 아니지만 한 기간 (예 : 2005)을 사용하여 필터링 데이터를 추출하고 다음 해 (2006)에 필터링 된 전문가를 실행하고 마지막 해까지 계속 한 다음 원래 전문가와 비교하여 과거 가격 행동과 미래 추세 사이에 상관 관계가 있는지 확인해야한다고 생각합니다.
필터링의 또 다른 긍정적인 특징은 거래가 4배 감소해도 수익이 25%만 감소한다는 것입니다.
모든 시장 진입이 위험하다는 것은 비밀이 아닙니다. 그리고 코인에서 승리하는 전략은 전혀 플레이하지 않는 것입니다.
그리고 거의 동일한 수익으로 훨씬 적은 수의 거래를 할 수 있다는 사실은 매우 좋습니다.
여러 심볼에서 거래하지만 충분히 잘 필터링 된 신호를 사용하면 각 개별 심볼의 거래 횟수를 줄여 25 %의 수익을 더 얻을 수 있습니다.
또는 옵션으로 초기 수익은 얻되 손실은 줄일 수 있습니다.
그리고 이것은 확실히 좋은 것입니다.
따라서 새 막대가 나타나면 가격은 오르거나 내릴 기회가 균등하며 이전 막대는 현재 막대에 조금도 영향을 미치지 않습니다. 끝! 트레이딩 시스템을 만들고 테이크프로핏을 스톱로스보다 높게 설정하면(즉, 기대 수익률을 플러스 영역으로 가져가면) 트레이딩이 완료됩니다. 정말 놀랍습니다.
견적에 대해: 전혀 이해가 안 돼요!!! 그게 뭐였죠? 시? :) 그리고 수학은 어디에 있습니까?
그리고 두 번째 : 작은 이익의 가능성이 더 높을수록 뚱뚱한 손실 가능성이 적다면 마감 방향의 확률은 중요하지 않습니다. 귀하의 통계는 오히려 위험 관리 세부 사항이 생략 된 것에 달려 있습니다 ;)
글에서 분석할 예시가 너무 적습니다. 말씀하신 예가 이야기에 적합하다고 할 수 있습니다.
따라서 새 막대가 나타나면 가격은 오르거나 내릴 기회가 균등하며 이전 막대는 현재 막대에 조금도 영향을 미치지 않습니다. 트레이딩 시스템을 만들고 테이크프로핏을 스톱로스보다 높게 설정하면(즉, 기대 행렬을 양수 영역으로 가져가면) 트레이딩이 완료됩니다. 정말 놀랍습니다.
저자 여러분, 상승 종가 수가 하락 종가 수와 같다는 사실에도 불구하고 모든 거래에서 무스가 발동할 수 있다고 생각한 적이 있습니까? 따라서 상승 종가가 하락 종가만큼 많다는 것을 알고 있더라도 설명하신 전략은 적합하지 않습니다.
안녕하세요 Тарачков,
좋은 기사 감사합니다,
내가 틀렸다면 정정 해주세요....
과거에서 데이터를 추출하고 필터링 된 전문가를 동시에 실행 했습니까? (둘 다 2010 년)?
외람되지만 이런 경우라면이 필터링은 의미가 없다고 생각합니다. 이런 종류의 필터링은 분명히 결과를 더 좋게 만들기 때문에 아무것도 증명하지 못합니다....
나는 완전히 랜덤 워크 시장의 팬은 아니지만 한 기간 (예 : 2005)을 사용하여 필터링 데이터를 추출하고 다음 해 (2006)에 필터링 된 전문가를 실행하고 마지막 해까지 계속 한 다음 원래 전문가와 비교하여 과거 가격 행동과 미래 추세 사이에 상관 관계가 있는지 확인해야한다고 생각합니다.
정말 흥미로운 기사입니다, 아주 좋습니다.
이 글을 작성해 주셔서 감사합니다.
다시 한번 감사드립니다 !!!