전략은 HTTP 프로토콜을 통해 전송할 수 있다고 가정하면 MQL은 이러한 방식으로 전략을 수신 할 수 있습니다.
모든 것을 완전히 자동화하고, 전략을 검색하고, 전략 포트폴리오를 만들고, 전문가 고문에게 전송하는 등의 작업을 하고 싶습니다.
MQL의 시스템 일부는 90% 준비되어 있으며, 많은 전략(포지션 제어, 리스크, 오류 처리 등)을 다루고 있습니다.
아직 해야 할 일이 많이 남아 있습니다.
글쎄요, 일반적으로 인상적입니다 (이해할 수없는 것들이 많이 있지만). 축하합니다. 그런 장치로 작업하게되어 기쁩니다. 그리고 일반적으로이 방향은 유망하며 확실히 개발 될 것입니다. 저의 유일한 개인적인 소망은 일련의 전문가 고문 형태로 생성 결과를 생성 할 수 있다는 것입니다. 오토테스터에서 목록으로 테스트하는 것이 더 편리할 것 같습니다. 종종 트레이더의 변덕스러운 상상력이 그를 다른 막 다른 골목으로 이끌고 손실없이 신속하게 출발점으로 돌아가는 것이 중요하기 때문에 생성의 역사도 중요합니다.
Youri Tarshecki: 일반적으로 인상적입니다(이해할 수 없는 내용이 많지만). 축하합니다. 그런 장치로 작업하고 싶습니다. 일반적으로이 방향은 유망하며 확실히 개발 될 것입니다. 저의 유일한 개인적인 소망은 일련의 전문가 고문 형태로 생성 결과를 생성 할 수 있다는 것입니다. 오토테스터에서 목록으로 테스트하는 것이 더 편리할 것 같습니다. 종종 트레이더의 변덕스러운 상상력이 그를 다른 막 다른 골목으로 이끌고 손실없이 신속하게 출발점으로 돌아가는 것이 중요하기 때문에 생성의 역사도 중요합니다.
이것은 문제가되지 않습니다. 전문가 고문에서 전체 전략 목록을 기록한 다음 각 전략을 개별적으로 테스트 할 수 있습니다. MQL4 전략 테스터에서는 많은 기호를 사용할 가능성이 없으며 처음에는 전략이 실행의 정확성 (코드 정확성, 기호 존재)을 완전히 확인한다는 점을 고려하십시오.
오토테스터에 변형을 로드할 때마다 이런 생각을 합니다. 제가 생각하는 것은 다음과 같습니다.
1. 전략 생성기는 단순한 것부터 복잡한 것까지 진화 트리의 원리에 따라 작동해야 합니다.
2. 변형은 볼킹 포워드에서 즉시 확인하고 제거해야합니다.
3. 함수는 수동으로 준비해야하며 생성기는 상호 작용의 변형, 즉 상호 의존성을 생성하는 변형 만 작동해야합니다.
그건 그렇고, 영어 스레드에서 나는 이와 같은 요소가있는 불가리아 소프트웨어에 대한 언급을 만났습니다. 하지만 MT4에 있었기 때문에 관심이 없었습니다.
그리고 여기 MT4에 또 다른 독일어가 있습니다 http://darwins-fx-tools.com/.
그런 프로그램을 알고 있습니다 - StrategyQuant (MT4 전용). 비용이 많이 들지만 어떻게 든 스스로 전략을 찾습니다. 문제는 이러한 전략이 포워드 테스트에서 많은 손실을 입는다는 것입니다. 예를 들어, 백테스트에서는 우수한 결과를 내지만 프론트 테스트에서는 완전히 실패하는 EMA 크로스오버 전략에 대한 전문가 조언을 쉽게 만들 수 있습니다. 이 프로그램은 수천 개의 유사한 전략을 생성할 수 있습니다. 정말 수익성 있는 전문가 조언자를 만들려면 사용되는 지표를 선별하고 최적화 기준을 선택하는 데 많은 노력이 필요합니다.
Dr.Trader: 그런 프로그램인 StrategyQuant(MT4 전용)를 알고 있습니다. 비용이 많이 들지만 어떻게 든 스스로 전략을 찾습니다. 문제는 이러한 전략이 선도 테스트에서 많은 손실을 입는다는 것입니다. 예를 들어, 백테스트에서는 우수한 결과를 제공하지만 프론트 테스트에서는 완전히 실패하는 EMA 크로스오버 전략에 대한 전문가 조언을 쉽게 만들 수 있습니다. 이 프로그램은 수천 개의 유사한 전략을 생성할 수 있습니다. 정말 수익성 있는 전문가 조언자를 만들려면 사용된 지표를 선별하고 최적화 기준을 선택하는 데 많은 작업이 필요합니다.
따라서 제가 이해하기로는 전략 생성기는 기성 블록에서 전략을 만들고, 이러한 블록을 편집하고, 필요한 경우 새로운 관계를 만드는 단순한 생성자가 아닙니다.
볼킹 포워드와 같은 오토테스터와 통합되어야 합니다. 이 도구의 목적은 일상적인 작업을 자동화하는 것이므로 가장 일상적인 작업은 지표를 선택하고, 다양한 유형의 종속성을 확인하고, 테스트하는 것입니다.
그리고 이상적으로는 오토테스터를 통해 주어진 알고리즘에 따라 진화 원리에 따라 선택하는 것입니다. 한 달 동안 전문가 고문과 관련된 지그재그 유형을 어떻게 선택했는지 기억합니다! 그리고 그 과정은 무엇으로 구성 되었습니까? 지표를 가져 와서 처방하고, 테스터에서 실행하고, 포워드를보고, 비교하고, 다른 지표를 가져 와서 처방하고, 포워드에서 실행하는 식으로 진행했습니다. 이 일련의 전문가 조언을 하룻밤 동안 테스트하도록 맡겨야 했습니다. 두 번째는 제가 건너뛰었던 것을 다시 했어요.
따라서이 파멸은 창의성을 죽이고 점차 다른 솔루션이 가능하다는 사실을 잊고 중간 솔루션을 받아들입니다.
전략은 HTTP 프로토콜을 통해 전송할 수 있다고 가정하면 MQL은 이러한 방식으로 전략을 수신 할 수 있습니다.
모든 것을 완전히 자동화하고, 전략을 검색하고, 전략 포트폴리오를 만들고, 전문가 고문에게 전송하는 등의 작업을 하고 싶습니다.
MQL의 시스템 일부는 90% 준비되어 있으며, 많은 전략(포지션 제어, 리스크, 오류 처리 등)을 다루고 있습니다.
아직 해야 할 일이 많이 남아 있습니다.
일반적으로 인상적입니다(이해할 수 없는 내용이 많지만). 축하합니다. 그런 장치로 작업하고 싶습니다. 일반적으로이 방향은 유망하며 확실히 개발 될 것입니다. 저의 유일한 개인적인 소망은 일련의 전문가 고문 형태로 생성 결과를 생성 할 수 있다는 것입니다. 오토테스터에서 목록으로 테스트하는 것이 더 편리할 것 같습니다. 종종 트레이더의 변덕스러운 상상력이 그를 다른 막 다른 골목으로 이끌고 손실없이 신속하게 출발점으로 돌아가는 것이 중요하기 때문에 생성의 역사도 중요합니다.
이것은 문제가되지 않습니다. 전문가 고문에서 전체 전략 목록을 기록한 다음 각 전략을 개별적으로 테스트 할 수 있습니다. MQL4 전략 테스터에서는 많은 기호를 사용할 가능성이 없으며 처음에는 전략이 실행의 정확성 (코드 정확성, 기호 존재)을 완전히 확인한다는 점을 고려하십시오.
전략이 파일에 기록되면 전문가 어드바이저가 이를 읽고 실행합니다.
오토테스터에 변형을 로드할 때마다 이런 생각을 합니다. 제가 생각하는 것은 다음과 같습니다.
1. 전략 생성기는 단순한 것부터 복잡한 것까지 진화 트리의 원리에 따라 작동해야 합니다.
2. 변형은 볼킹 포워드에서 즉시 확인하고 제거해야합니다.
3. 함수는 수동으로 준비해야하며 생성기는 상호 작용의 변형, 즉 상호 의존성을 생성하는 변형 만 작동해야합니다.
그건 그렇고, 영어 스레드에서 나는 이와 같은 요소가있는 불가리아 소프트웨어에 대한 언급을 만났습니다. 하지만 MT4에 있었기 때문에 관심이 없었습니다.
그리고 여기 MT4에 또 다른 독일어가 있습니다 http://darwins-fx-tools.com/.
그런 프로그램인 StrategyQuant(MT4 전용)를 알고 있습니다. 비용이 많이 들지만 어떻게 든 스스로 전략을 찾습니다. 문제는 이러한 전략이 선도 테스트에서 많은 손실을 입는다는 것입니다. 예를 들어, 백테스트에서는 우수한 결과를 제공하지만 프론트 테스트에서는 완전히 실패하는 EMA 크로스오버 전략에 대한 전문가 조언을 쉽게 만들 수 있습니다. 이 프로그램은 수천 개의 유사한 전략을 생성할 수 있습니다. 정말 수익성 있는 전문가 조언자를 만들려면 사용된 지표를 선별하고 최적화 기준을 선택하는 데 많은 작업이 필요합니다.
따라서 제가 이해하기로는 전략 생성기는 기성 블록에서 전략을 만들고, 이러한 블록을 편집하고, 필요한 경우 새로운 관계를 만드는 단순한 생성자가 아닙니다.
볼킹 포워드와 같은 오토테스터와 통합되어야 합니다. 이 도구의 목적은 일상적인 작업을 자동화하는 것이므로 가장 일상적인 작업은 지표를 선택하고, 다양한 유형의 종속성을 확인하고, 테스트하는 것입니다.
그리고 이상적으로는 오토테스터를 통해 주어진 알고리즘에 따라 진화 원리에 따라 선택하는 것입니다. 한 달 동안 전문가 고문과 관련된 지그재그 유형을 어떻게 선택했는지 기억합니다! 그리고 그 과정은 무엇으로 구성 되었습니까? 지표를 가져 와서 처방하고, 테스터에서 실행하고, 포워드를보고, 비교하고, 다른 지표를 가져 와서 처방하고, 포워드에서 실행하는 식으로 진행했습니다. 이 일련의 전문가 조언을 하룻밤 동안 테스트하도록 맡겨야 했습니다. 두 번째는 제가 건너뛰었던 것을 다시 했어요.
따라서이 파멸은 창의성을 죽이고 점차 다른 솔루션이 가능하다는 사실을 잊고 중간 솔루션을 받아들입니다.
일반적으로 전략 검색은 완전히 자동화할 수 있다고 생각하며, 유일한 문제는 이 경우에 대한 프로그램 작성의 복잡성과 컴퓨팅 리소스의 가용성입니다.
일반적으로 전략 검색은 완전히 자동화할 수 있다고 생각하며, 유일한 문제는 이를 위한 프로그램 작성의 복잡성과 컴퓨팅 리소스의 가용성입니다.