그래서 우리는 마지막 판독값에 대한 RT의 첫 번째 차이점에 대해 작업하는 단순 반전 전문가 고문이 있습니다. 그러한 Expert Advisor에는 중단이 없다는 것이 분명합니다. 그것은 마지막 RT 판독값과 반대로 뒤집힐 뿐입니다. 이전 거래에서 손실이 발생한 경우 다음 거래가 이중 로트로 열리면 어떻게 됩니까? 나는 이것이 마틴게일과 거의 음란한 유혹이라는 것을 알고 있지만 여전히?
끝났다! EURUSD 1h에 대한 거래의 통계적 모델링 결과를 제공하는 4개의 다른 그리드가 있습니다. 훈련 에포크 수는 2000입니다. 그러나 먼저, 에포크 수 N=1000에 대해 위에 이미 게시된 데이터를 제공하겠습니다.
무화과에. 수익성은 각 거래당 포인트의 평균 값으로 왼쪽에 표시됩니다(평균은 20번의 독립적인 수치 실험을 통해 수행됨). 빨간색은 입력 수(가로축)에 따른 단일 선형 뉴런의 동작을 나타냅니다. 파란색 - 하나의 히든 레이어와 두 개의 뉴런이 있는 비선형 NN(출력 1 뉴런에서 - 매수/매도). 블랙 - 은닉층에 4개의 뉴런이 있고 라일락 - 8개 있음 , NN 기반 TS의 안정성이 약간 증가합니다. 오른쪽에는 훈련 샘플(P 인덱스 포함) 및 테스트 샘플(E 인덱스 포함)에 대한 정규화된 분산 그래프가 있습니다. 입력 데이터의 분산을 위해 정규화를 수행했습니다. 값 <1은 네트워크의 "학습"을 나타냅니다. 모든 구성에 대해 훈련 샘플 P의 길이는 P=w^2/d와 동일하게 취했습니다. 적은 수의 뉴런이 있는 신경망의 경우 훈련 샘플과 테스트 샘플의 분산 사이에 큰 불일치가 있다는 사실은 이 추정치에 따른 샘플 길이가 작다는 것을 나타내며, 뉴런 수가 4개 이상인 경우 반대의 경우도 마찬가지입니다. 은닉층에서 이러한 지표는 서로 붙어서 과대평가된 길이를 나타냅니다.
이제 이 데이터를 훈련 에포크 수가 두 배로 늘어난 새 데이터와 비교해 보겠습니다.
근본적인 개선이 없고 기대하지도 않음을 알 수 있다. 훈련 샘플의 최적 길이를 이해해야만 예측 정확도가 향상되는 상황이 가능합니다. P=16*d 인 경우에 대한 통계 세트를 넣겠습니다.
그래서 우리는 마지막 판독에 대한 RT의 첫 번째 차이점에 대해 작업하는 간단한 반전 전문가 고문이 있습니다. 그러한 Expert Advisor에는 중지가 없다는 것이 분명합니다. 그것은 마지막 RT 판독값과 반대로 뒤집힐 뿐입니다. 이전 거래에서 손실이 발생한 경우 다음 거래가 이중 로트로 열리면 어떻게 됩니까? 나는 이것이 마틴게일과 거의 음란한 유혹이라는 것을 알고 있지만 여전히?
올바른 거래 로봇인 Fedor 는 두 가지 주요 구성 요소로 나눌 수 있습니다. 분석 블록은 오픈 포지션의 방향을 결정하고 포인트로 이익을 극대화하고 MM 블록은 계정 통화로 이익을 극대화합니다. 이러한 관점에서 귀하가 제안하는 것은 2-in-1입니다. 이미 발생한 이벤트(트랜잭션)를 분석하여 결과를 수정한 "잘못된" TS가 있으며 무엇보다도 기본 MM을 가져옵니다. 거래. 원칙적으로 어떻게 든 작동하지만이 모든 것이 함께 머리 위에 바지를 입는 것과 같습니다. 무엇 때문에?
즉, 분석 블록과 MM 블록을 분리하여 올바른 거래 로봇과 잘못된 거래 로봇이 다른가요? 아니면 분석 블록에 문제가 있습니까?
이제 나는 다양한 H에 대한 RT 플롯이 있는 Matkad 눈금 차트에서 신중하게 고려하고 있습니다. Pastekhov가 설명한 방법 외에 다른 작업 방법을 찾고 싶습니다. 여기서 핍사를 완전히 적절한 전문가로 인식하는 것이 필요합니다. 나는 미학적 이유뿐만 아니라 이유 때문에 하고 싶지도 않습니다. 이것의 기초는 H 이고 이 pipsing 방법의 고전에서 피할 수 없는 우회 방법을 찾습니다.
질문이 있습니다, 발로 저를 때리지 마세요... :)
그래서 우리는 마지막 판독값에 대한 RT의 첫 번째 차이점에 대해 작업하는 단순 반전 전문가 고문이 있습니다. 그러한 Expert Advisor에는 중단이 없다는 것이 분명합니다. 그것은 마지막 RT 판독값과 반대로 뒤집힐 뿐입니다. 이전 거래에서 손실이 발생한 경우 다음 거래가 이중 로트로 열리면 어떻게 됩니까? 나는 이것이 마틴게일과 거의 음란한 유혹이라는 것을 알고 있지만 여전히?
아니, 아니, Fedor, martingale과 martingale을 혼동하지 마십시오. 당신이 쓴 것은 마틴게일입니다.
그리고 랜덤 벡터 프로세스에서 마틴게일은 무엇이 될 수 있습니까?
아니, 아니, Fedor, martingale과 martingale을 혼동하지 마십시오. 당신이 쓴 것은 마틴게일입니다.
그리고 랜덤 벡터 프로세스에서 마틴게일은 무엇이 될 수 있습니까?
이 랜덤 벡터 프로세스에 의존하는 지갑의 상태는?
예, 여기에서도 "실수"했습니다. 동전던지기는 마틴게일이라고 합니다. 이것은 사실이 아닙니다. 동전 던지기는 정지된 과정이며 체크메이트가 있습니다. 기대. 하지만 마틴게일에게는 체크메이트가 있습니다. 대기가 없습니다.
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B0%D1%80%D1%82%D0%B8%D0%BD%D0%B3%D0%B0%D0%BB
모든 것이 거기에 기록되어 있습니다
아니, 아니, Fedor, martingale과 martingale을 혼동하지 마십시오. 당신이 쓴 것은 마틴게일입니다.
네, 농담처럼 "바벨과 헤겔은 완전히 다른 사람입니다": o).
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B0%D1%80%D1%82%D0%B8%D0%BD%D0%B3%D0%B0%D0%BB
모든 것이 거기에 기록되어 있습니다
네, 물론, 게임 횟수에 따른 플레이어의 상태는 마틴게일입니다. 그러나 나는 조금 다른 것을 염두에 두었습니다. 체크메이트가 있습니다. "꼬리"가 나타나기 전에 뒤집기 횟수를 기다리며 2와 같습니다.
아니, 아니, Fedor, martingale과 martingale을 혼동하지 마십시오. 당신이 쓴 것은 마틴게일입니다.
알겠습니다, 감사합니다... -:) 칼 마르크스와 프리드리히 엥겔스가 남편과 아내인 것 같았습니다...
그리고 그것은 4명의 다른 사람들로 밝혀졌습니다: o
끝났다! EURUSD 1h에 대한 거래의 통계적 모델링 결과를 제공하는 4개의 다른 그리드가 있습니다. 훈련 에포크 수는 2000입니다. 그러나 먼저, 에포크 수 N=1000에 대해 위에 이미 게시된 데이터를 제공하겠습니다.
무화과에. 수익성은 각 거래당 포인트의 평균 값으로 왼쪽에 표시됩니다(평균은 20번의 독립적인 수치 실험을 통해 수행됨). 빨간색은 입력 수(가로축)에 따른 단일 선형 뉴런의 동작을 나타냅니다. 파란색 - 하나의 히든 레이어와 두 개의 뉴런이 있는 비선형 NN(출력 1 뉴런에서 - 매수/매도). 블랙 - 은닉층에 4개의 뉴런이 있고 라일락 - 8개 있음 , NN 기반 TS의 안정성이 약간 증가합니다. 오른쪽에는 훈련 샘플(P 인덱스 포함) 및 테스트 샘플(E 인덱스 포함)에 대한 정규화된 분산 그래프가 있습니다. 입력 데이터의 분산을 위해 정규화를 수행했습니다. 값 <1은 네트워크의 "학습"을 나타냅니다. 모든 구성에 대해 훈련 샘플 P의 길이는 P=w^2/d와 동일하게 취했습니다. 적은 수의 뉴런이 있는 신경망의 경우 훈련 샘플과 테스트 샘플의 분산 사이에 큰 불일치가 있다는 사실은 이 추정치에 따른 샘플 길이가 작다는 것을 나타내며, 뉴런 수가 4개 이상인 경우 반대의 경우도 마찬가지입니다. 은닉층에서 이러한 지표는 서로 붙어서 과대평가된 길이를 나타냅니다.
이제 이 데이터를 훈련 에포크 수가 두 배로 늘어난 새 데이터와 비교해 보겠습니다.
근본적인 개선이 없고 기대하지도 않음을 알 수 있다. 훈련 샘플의 최적 길이를 이해해야만 예측 정확도가 향상되는 상황이 가능합니다. P=16*d 인 경우에 대한 통계 세트를 넣겠습니다.
그래서 우리는 마지막 판독에 대한 RT의 첫 번째 차이점에 대해 작업하는 간단한 반전 전문가 고문이 있습니다. 그러한 Expert Advisor에는 중지가 없다는 것이 분명합니다. 그것은 마지막 RT 판독값과 반대로 뒤집힐 뿐입니다. 이전 거래에서 손실이 발생한 경우 다음 거래가 이중 로트로 열리면 어떻게 됩니까? 나는 이것이 마틴게일과 거의 음란한 유혹이라는 것을 알고 있지만 여전히?
올바른 거래 로봇인 Fedor 는 두 가지 주요 구성 요소로 나눌 수 있습니다. 분석 블록은 오픈 포지션의 방향을 결정하고 포인트로 이익을 극대화하고 MM 블록은 계정 통화로 이익을 극대화합니다. 이러한 관점에서 귀하가 제안하는 것은 2-in-1입니다. 이미 발생한 이벤트(트랜잭션)를 분석하여 결과를 수정한 "잘못된" TS가 있으며 무엇보다도 기본 MM을 가져옵니다. 거래. 원칙적으로 어떻게 든 작동하지만이 모든 것이 함께 머리 위에 바지를 입는 것과 같습니다. 무엇 때문에?
즉, 분석 블록과 MM 블록을 분리하여 올바른 거래 로봇과 잘못된 거래 로봇이 다른가요? 아니면 분석 블록에 문제가 있습니까?
이제 나는 다양한 H에 대한 RT 플롯이 있는 Matkad 눈금 차트에서 신중하게 고려하고 있습니다. Pastekhov가 설명한 방법 외에 다른 작업 방법을 찾고 싶습니다. 여기서 핍사를 완전히 적절한 전문가로 인식하는 것이 필요합니다. 나는 미학적 이유뿐만 아니라 이유 때문에 하고 싶지도 않습니다. 이것의 기초는 H 이고 이 pipsing 방법의 고전에서 피할 수 없는 우회 방법을 찾습니다.