Тестер стратегий позволяет тестировать и оптимизировать торговые стратегии (советники) перед началом использования их в реальной торговле. При тестировании советника происходит его однократная прогонка с начальными параметрами на исторических данных. При оптимизации торговая стратегия прогоняется несколько раз с различным набором параметров...
50페이지 전, 그렇게 해서 주제를 마감할 시간입니다.) 그러나 당신은 말할 수 있습니다.
시장(즉, 외환이 아닌 시장이지만 외환 시세는 시장에서 생성됨)이 완전히 결정된다는 사실부터 시작하겠습니다. 시장에는 무작위적인 것이 없습니다. 거래자의 모든 행동은 그것이 무엇이든 간에 단순한 if... then... 규칙을 따릅니다. 저것들. 각 구매/판매는 가격 변동을 결정하는 특정 가격으로 구매/판매 주문을 하는 일시적이거나 이전에 거래자의 특정 행동에 의해 결정됩니다. 다시 한 번 - 절대 무작위가 아닙니다.
이제 W. Heisenberg의 말을 인용하겠습니다. - 우리는 고전 이론과 달리 양자 이론이 정확히 주어진 데이터에서 통계적 결론만 도출할 수 있다는 점에서 본질적으로 통계적 이론이라고 가정하지 않았습니다. 그러한 가정은 예를 들어 잘 알려진 가이거와 보테스의 실험에 의해 반대됩니다.그러나 인과법칙의 강력한 공식화: "현재를 정확히 알면 미래를 예측할 수 있다"는 결론이 아니라 전제가 잘못된 것입니다. 원칙적으로 실재를 세세하게 알 수는 없다"
여기에서 가장 흥미로운 모든 것이 시작됩니다.) 그러나 아이디어가 대중에게 침투하기 전까지는 결과에 대해 이야기하기에는 아직 이르다.
유리님, 전에 Dr.Trader가 여기에 게시한 틱 사이의 시간 간격 분포를 설명할 수 있습니까? 연습에 더 가까이 가자. 나는 Erlang 배포판을 이해하고 수락합니다. 코시 분포란? 나는 이것이 하이젠베르크의 불확정성 원리 때문이라는 것을 인정합니다. 그리고 이것은 우리가 그것을 제거해야 함을 의미합니다 - 특정 주문 K의 Erlang 스트림에 독점적으로 있기 위해서입니다. 그렇지 않습니까?
빈을 당겨...
논쟁의 시간은 끝났습니다, 삼촌.
돈을 벌 시간입니다, 여러분!!!
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Alexander, 이 스레드의 정직한 독자들에게 말하십시오.
이 전략에 배수 위험이 있습니까(위험 관리의 모든 조건이 충족된다고 가정해 봅시다)?
하위 질문 - 시장에 올바르게 진입할 확률은 얼마나 높으며 1과 같습니까?
터미널의 전략 테스터 에서 과거 데이터에 대해 전략 테스트가 수행되었습니까?
Alexander, 이 스레드의 정직한 독자들에게 말하십시오.
이 전략에 배수 위험이 있습니까(위험 관리의 모든 조건이 충족된다고 가정해 봅시다)?
하위 질문 - 시장에 올바르게 진입할 확률은 얼마나 높으며 1과 같습니까?
터미널의 전략 테스터 에서 과거 데이터에 대해 전략 테스트가 수행되었습니까?
좋은, 심각한 질문입니다, 레나.
1. 완전 배수의 위험이 없습니다. 손실의 위험이 있으며 작업에 네겐트로피 계수가 포함되지 않는 한 대략 그럴 것입니다.
2. 슬라이딩 윈도우의 신중한 계산(다른 통화 쌍마다 다름!)으로 올바른 입력 확률, 즉 성공적인 거래 = 80%.
3. 아니요. 틱 아카이브를 다양한 K 계수에 대해 원하는 Erlang 스트림으로 변환하는 것은 매우 어려운 작업입니다.
항목 3의 작업을 수행하면이 시리즈가 포함 된 다른 모델에서 성공적으로 사용할 수 있다고 생각합니다. 예측.
그리고 그것은 멋지고 세련된 예측이 될 것입니다. 이것이 요점이 될 수 있습니다.
좋은, 심각한 질문입니다, 레나.
1. 완전 배수의 위험이 없습니다. 손실의 위험이 있으며 작업에 네겐트로피 계수가 포함되지 않는 한 대략 그럴 것입니다.
2. 슬라이딩 윈도우의 신중한 계산(다른 통화 쌍마다 다름!)으로 올바른 입력 확률, 즉 성공적인 거래 = 80%.
3. 아니요. 틱 아카이브를 다양한 K 계수에 대해 원하는 Erlang 스트림으로 변환하는 것은 매우 어려운 작업입니다.
항목 3의 작업을 수행하면이 시리즈가 포함 된 다른 모델에서 성공적으로 사용할 수 있다고 생각합니다. 예측.
그리고 그것은 멋지고 세련된 예측이 될 것입니다. 이것이 요점이 될 수 있습니다.
확인.
나는 Markov 프로세스에 대해 처음 읽었습니다.
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B0%D1%80%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0 %B9_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%86%D0%B5%D1%81%D1%81
그리고 자기회귀 모델에 대해
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%90%D0%B2%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B5%D0%B3%D1%80%D0%B5%D1 %81%D1%81%D0%B8%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB %D1%8C
그리고 이해가 안된다...
Markov 프로세스를 얻으려면 다음을 수행하십시오.
"현재 시계열의 값은 동일한 시리즈의 이전 값에 선형적으로 종속됩니다."
....
Forex에서 이것은 불가능하거나 가능하거나 가능하지만 오래 가지 않습니다.
)
확인.
나는 Markov 프로세스에 대해 처음 읽었습니다.
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B0%D1%80%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0 %B9_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%86%D0%B5%D1%81%D1%81
그리고 자기회귀 모델에 대해
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%90%D0%B2%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B5%D0%B3%D1%80%D0%B5%D1 %81%D1%81%D0%B8%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB %D1%8C
그리고 이해가 안된다...
Markov 프로세스를 얻으려면 다음을 수행하십시오.
"현재 시계열의 값은 동일한 시리즈의 이전 값에 선형적으로 종속됩니다."
....
Forex에서는 이것이 불가능하거나 가능하거나 가능하지만 오래 가지 않습니다.
)
나는 Markov 프로세스가 필요한 것은 내 모델에만 있다고 말했습니다. k=1에 대한 Erlang 흐름. 그러나 더 큰 K에서는 후유증이 있는 다른 흐름이 있습니다. 그리고 그들은 예측에 매우 능숙하다고 생각합니다.
일반적으로 Forex 해킹의 황금 열쇠는 시계열을 다른 순서의 Erlang 스트림으로 변환하는 기능입니다.
모두. 주제를 닫을 수 있습니다.
나는 Markov 프로세스가 필요한 것은 내 모델에만 있다고 말했습니다. k=1에 대한 Erlang 흐름. 그러나 더 큰 K에서는 후유증이 있는 다른 흐름이 있습니다. 그리고 그들은 예측에 매우 능숙하다고 생각합니다.
일반적으로 Forex 해킹의 황금 열쇠는 시계열을 다른 순서의 Erlang 스트림으로 변환하는 기능입니다.
모두. 주제를 닫을 수 있습니다.
알렉산더, 주제를 끝내기에는 너무 이르다. 본질을 파헤쳐보자.
어느 시점에 최대 위험을 안고 현실 세계에 진입했다고 가정해 봅시다. 견적을 볼 수 있는 시간은 최대 10분입니다. 그것은 100% 당신의 명령에 어긋날 것입니다.
이제 결론: 설명된 전략에 대한 작업은 매우 철학적인 질문입니다.
알렉산더, 주제를 끝내기에는 너무 이르다. 본질을 파헤쳐보자.
어느 시점에 최대 위험에 진입했다고 가정합니다. 10분 동안 견적을 볼 수 있습니다. 그것은 100% 당신의 명령에 어긋날 것입니다.
이제 결론은 설명된 전략에 대한 작업이 매우 철학적인 질문이라는 것입니다.
아니요, 그것에 대해 이야기하는 것은 흥미롭지 않습니다. 신호를 기다리십시오 - 이 스레드에 명시된 모든 것에 대한 확인 또는 반박이 될 것입니다. 모두 앞에서. 모든 것이 공정하고 바보가 없습니다.
모두. 주제를 닫을 수 있습니다.
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시장(즉, 외환이 아닌 시장이지만 외환 시세는 시장에서 생성됨)이 완전히 결정된다는 사실부터 시작하겠습니다. 시장에는 무작위적인 것이 없습니다. 거래자의 모든 행동은 그것이 무엇이든 간에 단순한 if... then... 규칙을 따릅니다. 저것들. 각 구매/판매는 가격 변동을 결정하는 특정 가격으로 구매/판매 주문을 하는 일시적이거나 이전에 거래자의 특정 행동에 의해 결정됩니다. 다시 한 번 - 절대 무작위가 아닙니다.
이제 W. Heisenberg의 말을 인용하겠습니다. - 우리는 고전 이론과 달리 양자 이론이 정확히 주어진 데이터에서 통계적 결론만 도출할 수 있다는 점에서 본질적으로 통계적 이론이라고 가정하지 않았습니다. 그러한 가정은 예를 들어 잘 알려진 가이거와 보테스의 실험에 의해 반대됩니다. 그러나 인과법칙의 강력한 공식화: "현재를 정확히 알면 미래를 예측할 수 있다"는 결론이 아니라 전제가 잘못된 것입니다. 원칙적으로 실재를 세세하게 알 수는 없다"
여기에서 가장 흥미로운 모든 것이 시작됩니다.) 그러나 아이디어가 대중에게 침투하기 전까지는 결과에 대해 이야기하기에는 아직 이르다.
유리님, 전에 Dr.Trader가 여기에 게시한 틱 사이의 시간 간격 분포를 설명할 수 있습니까? 연습에 더 가까이 가자. 나는 Erlang 배포판을 이해하고 수락합니다. 코시 분포란? 나는 이것이 하이젠베르크의 불확정성 원리 때문이라는 것을 인정합니다. 그리고 이것은 우리가 그것을 제거해야 함을 의미합니다 - 특정 주문 K의 Erlang 스트림에 독점적으로 있기 위해서입니다. 그렇지 않습니까?
유리님, 전에 Dr.Trader가 여기에 게시한 틱 사이의 시간 간격 분포를 설명할 수 있습니까?
연습에 더 가까이 가자.
주제에 훨씬 가깝습니다.)) 그러나 원하는대로 고려하십시오.)
저는 이러한 분포에 대해 자세히 다루지 않을 것입니다. 분포는 실제 그대로이며 IMHO라는 이름을 가진 무언가에 맞추려는 시도는 근거가 없습니다. 도대체 왜 이미 알려진 특정한 것과 일치해야 합니까?
예를 들어, 아무도 이미 알려진 분포로 흑체 복사의 분포를 설명하려고 시도하지 않았습니다. 우리는 왜 여기에서 이미 알려진 것을 선택하려고 합니까?