저것들. 테스트는 역사상 처음으로 시작되었습니다. 그런 다음 전략 테스터 "전문가 속성"의 탭을 통해 외부 변수에서 변수 D = 트랜잭션에서 가장 큰 손실을 입력한 다음(위 화면 참조) 실행 다시 테스트하고 이제 "Log" 탭에서 f-ii de-init에서의 계산을 통해 최적의 f 값을 확인합니다.
예, 우리는 또한 첫 번째 테스트에서 이 값을 가져와서 최적의 f를 계산하기 위해(EA를 다시 컴파일하는 것을 잊지 마십시오) 두 번째 테스트 전에 de-inite 공식에 입력하고 D 매개변수를 입력합니다. 외부 변수 EA의 나머지 설정 및 매개변수는 첫 번째 테스트와 동일해야 합니다.
예, 우리는 또한 첫 번째 테스트에서 이 값을 가져와서 최적의 f를 계산하기 위해(EA를 다시 컴파일하는 것을 잊지 마십시오) 두 번째 테스트 전에 de-inite 공식에 입력하고 D 매개변수를 입력합니다. 외부 변수 EA의 나머지 설정 및 매개변수는 첫 번째 테스트와 동일해야 합니다.
분석할 거래의 수인 매개변수가 하나 더 필요합니다. 사용자 정의를 수행하고 싶지 않습니다. 그리고 이것이 분석된 역사의 깊이입니다. 그런 다음 첫 번째 매개 변수가 계산됩니다.
MaxZ : 따라서 두 번이 아닌 한 번만 테스트를 수행합니다. 아니면 내가 뭔가 잘못하고 있습니까?
다시 해보자.
처음으로 우리는 외부 변수의 최적화된 값으로 현재까지의 역사를 테스트하지만 D의 값은 (그림에서) 그것이 무엇인지 고려되지 않습니다.
다음으로 테스터의 "보고서" 탭을 열고 거래에서 가장 큰 손실의 값을 보고 "전문가 속성" 탭을 통해 전문가의 외부 변수 D에 가장 큰 손실의 값을 입력합니다. 우리는 또한 메타에디터에서 전문가 코드를 열고 여기에서 코드에 값 1/N을 씁니다(여기서 N = 총 거래 수) . 이 공식에 1/503을 쓰면 제 생각에는 그렇지 않을 것입니다. 올바르게 계산되었으므로 계산기로 나누고 결과 값을 이 공식에 입력합니다. 다음으로 Expert Advisor를 컴파일하고 외부 변수 탭을 보고(그 값은 첫 번째 테스트에서와 같아야 함) 변수 D의 값을 확인합니다. 닫습니다. 올빼미 테스트를 두 번째로 시작 합니다... 이제 전략 테스터 "저널" 탭에서 최적의 f 값을 확인합니다. 다음으로, 우리는 거래된 로트의 양을 계산하고(31페이지의 책 참조) 이 올빼미를 데모 계정에 이 추정된 로트 양과 함께 넣습니다.
G= MathPow (TWR_Rez, 0.001988 ); // 1/503 сделки по данной торговой системе, как в книжке: в степени 1/N
분석할 거래의 수인 매개변수가 하나 더 필요합니다. 사용자 정의를 수행하고 싶지 않습니다. 그리고 이것이 분석된 역사의 깊이입니다. 그런 다음 첫 번째 매개 변수가 계산됩니다.
Victor, 사실은 항목의 시작(내 거래 기준 및 지표에 따라 거래를 여는 조건 충족)부터 현재까지 2002년부터 올빼미를 테스트해 왔다는 것입니다... 따라서 이 거래 건수 는 여기서 중요합니다. 일부 외부 매개변수가 있는 일부 시스템의 경우 - 이것은 하나의 값입니다 - 500개의 트랜잭션, 예를 들어 다른 제품에는 1050개의 트랜잭션이 있으므로 - 중요하지 않습니다. 나는 역사의 시작부터 현재까지 2010년 8월 8일부터 2011년 8월 8일까지 테스트합니다. 이력의 최대 깊이... 조정이라고 하면 최대 손실 값을 약간 높일 수도 있습니다. 즉, 2002년 9월 이후 550건의 거래에 대한 것이라면 첫 번째 테스트 후 -600$의 값을 가집니다. 아무도 그 값을 -800$(-200$는 허용 오차...)로 만드는 것을 귀찮게 하지 않기 때문입니다. 변수 및 이미 트랜잭션 수 및 최대 값에 있습니다. 미래 거래를 위한 최적의 f를 계산하기 위한 손실... 작업 중입니다.
젠장... 그게 다 하는 방식이야.
저것들. 테스트는 역사상 처음으로 시작되었습니다. 그런 다음 전략 테스터 "전문가 속성"의 탭을 통해 외부 변수에서 변수 D = 트랜잭션에서 가장 큰 손실을 입력한 다음(위 화면 참조) 실행 다시 테스트하고 이제 "Log" 탭에서 f-ii de-init에서의 계산을 통해 최적의 f 값을 확인합니다.
변수 D는 마지막 N 거래에서 가장 큰 손실을 입은 거래의 가치입니다.
네. 첫 번째 테스트 후 테스터의 "보고서" 탭에서 값을 확인한 후 외부 변수에 해당 값을 입력하고 같은 기간에 올빼미 테스트를 다시 실행하고 이미 in-inite에서 f를 계산합니다.
첫 번째 테스트 전에는 어떤 값이든 가질 수 있습니다. 중요하지 않습니다...
다음은 내가 당신에게 편지를 쓰려고 하는 내용입니다.
변수 D는 거기에 포함될 필요가 없습니다... 외부 변수에서 올빼미의 역사에 대한 첫 번째 테스트 후에 이미 값을 할당했습니다.
그리고 계산은 마지막 N 트랜잭션에 대해 수행됩니다.
예, 우리는 또한 첫 번째 테스트에서 이 값을 가져와서 최적의 f를 계산하기 위해(EA를 다시 컴파일하는 것을 잊지 마십시오) 두 번째 테스트 전에 de-inite 공식에 입력하고 D 매개변수를 입력합니다. 외부 변수 EA의 나머지 설정 및 매개변수는 첫 번째 테스트와 동일해야 합니다.
변수 D는 거기에 포함될 필요가 없습니다... 외부 변수에서 올빼미의 역사에 대한 첫 번째 테스트 후에 이미 값을 할당했습니다.
예, 우리는 또한 첫 번째 테스트에서 이 값을 가져와서 최적의 f를 계산하기 위해(EA를 다시 컴파일하는 것을 잊지 마십시오) 두 번째 테스트 전에 de-inite 공식에 입력하고 D 매개변수를 입력합니다. 외부 변수 EA의 나머지 설정 및 매개변수는 첫 번째 테스트와 동일해야 합니다.
분석할 거래의 수인 매개변수가 하나 더 필요합니다. 사용자 정의를 수행하고 싶지 않습니다. 그리고 이것이 분석된 역사의 깊이입니다. 그런 다음 첫 번째 매개 변수가 계산됩니다.
따라서 두 번이 아닌 한 번만 테스트를 수행합니다. 아니면 내가 뭔가 잘못하고 있습니까?
다시 해보자.
처음으로 우리는 외부 변수의 최적화된 값으로 현재까지의 역사를 테스트하지만 D의 값은 (그림에서) 그것이 무엇인지 고려되지 않습니다.
다음으로 테스터의 "보고서" 탭을 열고 거래에서 가장 큰 손실의 값을 보고 "전문가 속성" 탭을 통해 전문가의 외부 변수 D에 가장 큰 손실의 값을 입력합니다. 우리는 또한 메타에디터에서 전문가 코드를 열고 여기에서 코드에 값 1/N을 씁니다(여기서 N = 총 거래 수) . 이 공식에 1/503을 쓰면 제 생각에는 그렇지 않을 것입니다. 올바르게 계산되었으므로 계산기로 나누고 결과 값을 이 공식에 입력합니다. 다음으로 Expert Advisor를 컴파일하고 외부 변수 탭을 보고(그 값은 첫 번째 테스트에서와 같아야 함) 변수 D의 값을 확인합니다. 닫습니다. 올빼미 테스트를 두 번째로 시작 합니다... 이제 전략 테스터 "저널" 탭에서 최적의 f 값을 확인합니다. 다음으로, 우리는 거래된 로트의 양을 계산하고(31페이지의 책 참조) 이 올빼미를 데모 계정에 이 추정된 로트 양과 함께 넣습니다.
분석할 거래의 수인 매개변수가 하나 더 필요합니다. 사용자 정의를 수행하고 싶지 않습니다. 그리고 이것이 분석된 역사의 깊이입니다. 그런 다음 첫 번째 매개 변수가 계산됩니다.
Victor, 사실은 항목의 시작(내 거래 기준 및 지표에 따라 거래를 여는 조건 충족)부터 현재까지 2002년부터 올빼미를 테스트해 왔다는 것입니다... 따라서 이 거래 건수 는 여기서 중요합니다. 일부 외부 매개변수가 있는 일부 시스템의 경우 - 이것은 하나의 값입니다 - 500개의 트랜잭션, 예를 들어 다른 제품에는 1050개의 트랜잭션이 있으므로 - 중요하지 않습니다. 나는 역사의 시작부터 현재까지 2010년 8월 8일부터 2011년 8월 8일까지 테스트합니다. 이력의 최대 깊이... 조정이라고 하면 최대 손실 값을 약간 높일 수도 있습니다. 즉, 2002년 9월 이후 550건의 거래에 대한 것이라면 첫 번째 테스트 후 -600$의 값을 가집니다. 아무도 그 값을 -800$(-200$는 허용 오차...)로 만드는 것을 귀찮게 하지 않기 때문입니다. 변수 및 이미 트랜잭션 수 및 최대 값에 있습니다. 미래 거래를 위한 최적의 f를 계산하기 위한 손실... 작업 중입니다.