기고글
Self-adapting algorithm (Part IV): Additional functionality and tests MetaTrader 5를 위하여
I continue filling the algorithm with the minimum necessary functionality and testing the results. The profitability is quite low but the articles demonstrate the model of the fully automated profitable trading on completely different instruments traded on fundamentally different markets
Self-adapting algorithm (Part III): Abandoning optimization MetaTrader 5를 위하여
It is impossible to get a truly stable algorithm if we use optimization based on historical data to select parameters. A stable algorithm should be aware of what parameters are needed when working on any trading instrument at any time. It should not forecast or guess, it should know for sure
Developing a self-adapting algorithm (Part II): Improving efficiency MetaTrader 5를 위하여
In this article, I will continue the development of the topic by improving the flexibility of the previously created algorithm. The algorithm became more stable with an increase in the number of candles in the analysis window or with an increase in the threshold percentage of the overweight of
Developing a self-adapting algorithm (Part I): Finding a basic pattern MetaTrader 5를 위하여
In the upcoming series of articles, I will demonstrate the development of self-adapting algorithms considering most market factors, as well as show how to systematize these situations, describe them in logic and take them into account in your trading activity. I will start with a very simple
A scientific approach to the development of trading algorithms MetaTrader 5를 위하여
The article considers the methodology for developing trading algorithms, in which a consistent scientific approach is used to analyze possible price patterns and to build trading algorithms based on these patterns. Development ideals are demonstrated using examples
What is a trend and is the market structure based on trend or flat? MetaTrader 5를 위하여
Traders often talk about trends and flats but very few of them really understand what a trend/flat really is and even fewer are able to clearly explain these concepts. Discussing these basic terms is often beset by a solid set of prejudices and misconceptions. However, if we want to make profit, we
Price series discretization, random component and noise MetaTrader 5를 위하여
We usually analyze the market using candlesticks or bars that slice the price series into regular intervals. Doesn't such discretization method distort the real structure of market movements? Discretization of an audio signal at regular intervals is an acceptable solution because an audio signal is
포럼
반전 확률 계산
수학을 이해하는 사람, 문제를 해결하는 데 도움을 주세요. 어떻게 해야 할지 모르겠습니다. 정규 분포에 대한 확률 밀도 그래프가 있고 정규 분포에 메모리가 없으며 각 다음 단계의 방향 확률 = 50%입니다. 10걸음을 걷는 사람이 있고 오른쪽이나 왼쪽으로 걸을 수 있고 각 다음 단계는 이전 단계에 의존하지 않고 오른쪽이나 왼쪽으로 갈 확률이 50%라고 가정합니다. 그런 다음 확률 밀도 테이블을 만들고 10단계로 시작점에서 멀어질 확률을 추정할 수 있습니다. 6열에서 확률은 %입니다. 테이블에서 0.0977%의 확률로 그는 시작점에서
진동 진폭 측정
이제 나는 시장의 변동 이론을 개발하고 있습니다. 저는 2가지에 대해 생각했습니다. 1) 추세를 따르는 방법과 동시에 하락세를 마감하지 않고 추세를 따라 하락세에 더 많은 매수를 할 수도 있습니다. 2) 지표와 오셀레이터를 기반으로 하는 단순 거래 시스템이 최적화(최적화된 Expert Advisor가 항상 수익성 있게 거래하는 것을 방지)를 통해서만 짧은 기간 동안만 수익성이 있는 이유. 반성을 통해 시장 상황에 따라 지표의 기간을 조정해야 한다는 결론을 내렸습니다. 시장에서 어떤 매개변수가 변경되고 있습니까? 변동성, 추세
안정적인 거래 로봇 개발
나는 수익 안정성과 드물게 손실되는 거래를 결합할 안정적인 거래 시스템을 개발하고 있습니다. 이 시스템은 반전 마틴게일을 기반으로 합니다. 나는 고전적인 마틴게일의 모든 가능성의 부족을 이해한다는 것을 즉시 유보하겠습니다. 그러나 이 시스템에서는 손실 거래의 수를 최소한으로 줄이기 위해 정확히 약간 다른 형태로 사용됩니다. 현재 이 문제에 대해 어느 정도 성공했지만 이제는 새로운 아이디어와 접근 방식이 필요합니다. 사실, 저는 여러 방향에서 시스템을 완성하기 위해 함께 일할 것을 제안합니다. 결과적으로 개발에 참여하고 독점적으로
프랙탈 이론
시장은 프랙탈 구조라는 의견이 있습니다. 세상의 모든 것은 우리의 두뇌를 포함하여 궁극적으로 시장을 생성하는 프랙탈 구조이기 때문에 그 의견은 상당히 정당합니다. 프랙탈은 자기 유사체입니다. 즉, 프랙탈은 특정 패턴으로 여러 번 반복되는 일부 조각으로 구성됩니다. 사람의 얼굴까지 프랙탈로 무엇이든 그릴 수 있는 공식이 있습니다. 그림을 생성하는 공식이 있기 때문에 그림을 공식으로 다시 복원할 수 있지만 어떻게 해야 할까요? 시장이 프랙탈이면 공식으로 변환할 수 있으며 이 공식으로 원하는 모든 작업을 수행할 수 있습니다. 문제는