자전거 타는 사람, 나는 당신을 다른 이름으로 부를 수 없습니다. 여러분, 모든 것이 이미 당신보다 먼저 발명되었습니다 :-) 모든 것이 새롭고 잊혀진 오래된 것입니다. 2007년에 우리는 당신이 지금 발명하려고 하는 모든 것을 시도했습니다. 그리고 그때 그 일을 한 사람들은 오늘날 나보다 훨씬 나이가 많았으므로 자전거를 발명하지 말고 공기 자전거를 발명하기 시작하면 더 의미가 있을 것입니다. 예측기의 도움으로 내기를 깰 생각입니다. 해볼만 하다고 생각하는데 이제서야 수동으로 데이터를 수집해야 하고 단조로운 작업이 나를 멈추게 합니다.
유리 아사울렌코 : 나는 당신에게 경고해야합니다. 그러나 당신이 어떤 것을 이해하기 시작했지만, 당신이 개괄한 접근 방식을 사용하면 트랜잭션에서 소진될 확률은 적어도 0.8입니다. 시도하지 않는 것이 좋습니다.
왜요? 결국 나는 우연히 들어갔는데, 시장이 오르거나 내릴 확률은 0.5와 같습니다. 운이 좋으면 3-4랏을 인출하고, 그렇지 않으면 1을 잃습니다. 통계적으로 매 거래마다 1-1.5랏을 잃습니다. 가장 중요한 것은 Kolya Margin이 울리지 않도록 긴 연패를 하지 않는 것입니다. 그러나 통계에 따르면 모든 것이 작동해야 합니다. 숫자 0.8은 어디에서 왔습니까? 0.8이 solёsh라는 것을 알고 있다면 그것을 반대로 해야 합니다. 그러면 승리할 것입니다.
팬츄럴 : 숫자 0.8은 어디에서 왔습니까? 0.8이 solёsh라는 것을 알고 있다면 그것을 반대로 해야 합니다. 그러면 승리할 것입니다.
반대로 0.8도 됩니다. )) 그리고 이것은 확산을 고려하지 않은 것입니다. 정규 분포 함수를 그립니다. 0(X)에서 거래를 시작합니다. 이제 (x축에) 수익을 내고 싶은 지점을 표시하고 그 지점의 왼쪽과 오른쪽 곡선 아래의 면적을 비교합니다. 그들의 비율은 당신에게 확률을 줄 것입니다. 그리고 당신은 이것을 볼 것입니다 ~ 0.8.))
유리 아사울렌코 : 이제 (x축에) 수익을 내고 싶은 지점을 표시하고 그 지점의 왼쪽과 오른쪽 곡선 아래의 면적을 비교합니다.
그리고 포인트 X를 테이크 크기와 정확히 연관시키는 방법은 무엇입니까? 100핍의 거리에서 테이크를 찍고 싶다고 가정해 봅시다. 이 경우 0에서 X 지점까지의 거리는 얼마가 될까요?
0.8이 정답입니다 동의합니다만 다르게 정의했습니다 -
작은 테이크 및 스탑(테이크는 스탑과 동일)으로 임의의 방향으로 포지션을 열 때 가격은 동일한 확률인 50/50으로 테이크 및 스탑으로 이동한다는 규칙이 있습니다. 그리고 거리(테이크 앤 스톱) 중 하나가 다른 것보다 크면 많은 수의 실험을 통해 이 거리가 클수록 가격이 몇 배나 적게 도달합니다. 저것들. 테이크가 스톱보다 4배 크면 임의의 방향으로 위치를 열 때 스톱이 4배 더 자주 트리거됩니다.
이 경우(무작위 입력, take=4*stop ) - 중지는 5개 중 4개 또는 80%의 경우에 작동하며 답은 귀하와 같습니다. 글쎄, 더 악화시킬 확산.
그리고 포인트 X를 테이크 크기와 정확히 연관시키는 방법은 무엇입니까? 100핍의 거리에서 테이크를 찍고 싶다고 가정해 봅시다. 이 경우 0에서 X 지점까지의 거리는 얼마가 될까요?
0.8이 정답입니다 동의합니다만 다르게 정의했습니다 -
작은 테이크 및 스탑(테이크는 스탑과 동일)으로 임의의 방향으로 포지션을 열 때 가격은 동일한 확률인 50/50으로 테이크 및 스탑으로 이동한다는 규칙이 있습니다. 그리고 거리(테이크 앤 스톱) 중 하나가 다른 것보다 크면 많은 수의 실험을 통해 이 거리가 클수록 가격이 몇 배나 적게 도달합니다. 저것들. 테이크가 스톱보다 4배 크면 임의의 방향으로 위치를 열 때 스톱이 4배 더 자주 트리거됩니다.
이 경우 (무작위 입력, 중지 = 4 * 테이크) - 중지는 5개 중 4개의 경우에 작동하거나 80%에서 답이 귀하와 동일합니다. 글쎄, 더 악화시킬 확산.
mytarmailS :
분명한. 그래서 당신은 MO의 전망을 봅니다. 대부분의 접근 방식이 주제에 나와 있으므로 그럴 가능성이 매우 큽니다. 하지만 웃는 얼굴로 :)
2008년 MQL4 포럼에서 신경망 학습 에 대한 주제가 있었던 것으로 기억합니다. 그곳에서 학습에 대한 접근 방식은 훨씬 더 깊고 광범위했습니다. IMHO.
동전을 던지면 추측의 확률은 0.5이지만 이기면 수입이 내기가 아니라 3-4 내기를 하고 잃으면 손실이 내기만입니다. 나는 명확하지 않은 것을 이해하지 못합니다.
어-허, 미리 3-4개 또는 1개만 내기, 알겠죠?
우리는 묶습니다. 나는 이미 모든 것을 말했다. 모든 것이 이미 작성되었습니다.
잠깐, 잠깐... 당신이 암시하는 바를 이해하기 시작한 것 같아요!
즉, 무작위로 입력 하더라도 이익실현이 정지 손실보다 3-4배 높으면 이익을 얻게 됩니다. 모두 "손실을 줄이고 이익을 늘리십시오!" 시원한!
실제로 시장은 룰렛이 아닙니다. 이제 MO가 어디에 적용되어야 하고 왜 필요한지 명확하지 않습니다. 아마도 MO의 도움으로 최적의 손절매를 계산하고 이익을 얻을 수 있지만 이익/위험 비율을 스스로 결정하는 것이 더 나을 때 이것이 필요하다는 것은 사실이 아닙니다.
명확하게 지적해주셔서 감사합니다! 조금만 더 있었다면 모스크바 지역에 능숙해질 수 있었을 거에요!
잠깐, 잠깐... 당신이 암시하는 바를 이해하기 시작한 것 같아요!
즉, 무작위로 입력 하더라도 이익실현이 정지 손실보다 3-4배 높으면 이익을 얻게 됩니다. 모두 "손실을 줄이고 이익을 늘리십시오!" 시원한!
실제로 시장은 룰렛이 아닙니다. 이제 MO가 어디에 적용되어야 하고 왜 필요한지 명확하지 않습니다. 아마도 MO의 도움으로 최적의 손절매를 계산하고 이익을 얻을 수 있지만 이익/위험 비율을 직접 결정하는 것이 더 나을 때 이것이 필요하다는 것은 사실이 아닙니다.
명확하게 지적해주셔서 감사합니다! 조금만 더 있었다면 모스크바 지역에 익숙해질 수 있었을 것입니다!
나는 당신에게 경고해야합니다. 그러나 당신이 어떤 것을 이해하기 시작했지만, 당신이 개괄한 접근 방식을 사용하면 트랜잭션에서 소진될 확률은 적어도 0.8입니다. 시도하지 않는 것이 좋습니다.
숫자 0.8은 어디에서 왔습니까? 0.8이 solёsh라는 것을 알고 있다면 그것을 반대로 해야 합니다. 그러면 승리할 것입니다.
이제 (x축에) 수익을 내고 싶은 지점을 표시하고 그 지점의 왼쪽과 오른쪽 곡선 아래의 면적을 비교합니다.
그리고 포인트 X를 테이크 크기와 정확히 연관시키는 방법은 무엇입니까? 100핍의 거리에서 테이크를 찍고 싶다고 가정해 봅시다. 이 경우 0에서 X 지점까지의 거리는 얼마가 될까요?
0.8이 정답입니다 동의합니다만 다르게 정의했습니다 -
작은 테이크 및 스탑(테이크는 스탑과 동일)으로 임의의 방향으로 포지션을 열 때 가격은 동일한 확률인 50/50으로 테이크 및 스탑으로 이동한다는 규칙이 있습니다.
그리고 거리(테이크 앤 스톱) 중 하나가 다른 것보다 크면 많은 수의 실험을 통해 이 거리가 클수록 가격이 몇 배나 적게 도달합니다.
저것들. 테이크가 스톱보다 4배 크면 임의의 방향으로 위치를 열 때 스톱이 4배 더 자주 트리거됩니다.
이 경우(무작위 입력, take=4*stop ) - 중지는 5개 중 4개 또는 80%의 경우에 작동하며 답은 귀하와 같습니다. 글쎄, 더 악화시킬 확산.
* 오타, 수정그리고 포인트 X를 테이크 크기와 정확히 연관시키는 방법은 무엇입니까? 100핍의 거리에서 테이크를 찍고 싶다고 가정해 봅시다. 이 경우 0에서 X 지점까지의 거리는 얼마가 될까요?
0.8이 정답입니다 동의합니다만 다르게 정의했습니다 -
작은 테이크 및 스탑(테이크는 스탑과 동일)으로 임의의 방향으로 포지션을 열 때 가격은 동일한 확률인 50/50으로 테이크 및 스탑으로 이동한다는 규칙이 있습니다.
그리고 거리(테이크 앤 스톱) 중 하나가 다른 것보다 크면 많은 수의 실험을 통해 이 거리가 클수록 가격이 몇 배나 적게 도달합니다.
저것들. 테이크가 스톱보다 4배 크면 임의의 방향으로 위치를 열 때 스톱이 4배 더 자주 트리거됩니다.
이 경우 (무작위 입력, 중지 = 4 * 테이크) - 중지는 5개 중 4개의 경우에 작동하거나 80%에서 답이 귀하와 동일합니다. 글쎄, 더 악화시킬 확산.