文章 "开发交易算法的科学方法" - 页 7

新评论
 
Maxim Romanov:
那就在这里贴出这一理论对趋势的定义吧，如果它真的更具体，人们会更有兴趣阅读你的理论。

脉冲均衡理论对趋势（作为一个概念）的定义：

它是价格运动的延伸（M 型序列），其中起主要作用的是具有单一（统一）方向的定向 M 型。

这些方向性 M 型之所以起主要作用，是因为它们的总振幅在这段运动中占主导地位。

 
Aleksandr Masterskikh:

脉冲平衡理论中的趋势（概念）定义：

它是价格运动的延伸（一连串 M 型），其中起主要作用的是方向性 M 型，它有一个（统一的）方向。

这些方向性 M 型之所以起主要作用，是因为它们的总振幅在这段运动中占主导地位。

我现在正在静下心来写类似的东西。 我计算极值的差异，同时考虑到不同 TF 的 132 条柱上的符号，并查看单位时间内的总和平均值。 以及平均速度和向上向下的速度。可以得到以每小时点数为单位的可读速度。有趣的是，较低 TF 的平均速度高于较高 TF。但同时它们的顺序也很接近。没有 10 倍的差异。

 

马克西姆 问好。我读了这篇文章，有一个问题。您真的认为不同工具的股票余额图表有吸引力吗？

在我看来，这更像是一种巧合，而且当余额开始减少时，您无法保证当前的损失会得到弥补。也就是说，要想用这种方法赚钱，你需要知道未来的区块大小，而不是当前的最佳大小。通过图表来看，不幸的是，没有一个股票能吸引人，我是从交易实践中总结出来的。缩水太大，目前你还不知道它是否会恢复。

1.思考如何选择近期的最佳区块大小。这样明天就可以开始工作，而不是从前一周开始。这个想法已经在我脑海中盘旋了很久，我甚至在某种程度上已经提到过它，但却被扔到了西红柿上 :-)

2.我们在进行余额优化时，测试人员会选择能使存款余额增长最快的参数，但没有人想过以这种方式进行余额优化，从而得出这样的曲线。

这种优化的任务是找到区块大小，使余额曲线像这样，从而找到增长的起始点，即区块大小即将带来利润（工作）的时候，但我不知道如何在测试器中做到这一点。如果能做类似的事情，我将不胜感激。我有一个指标，它只有两个参数，而这两个参数都从 5 变化到 45，如果有可能将它优化到这种平衡曲线，我甚至不会使用天网。听着，我已经在图表上标出了这些需要搜索的区域，最主要的是增长，没有跌落和缩水，不像你的文章....。

所以，如果你能在优化方面有所作为，我会很高兴加入这个案例....。

 
Mihail Marchukajtes:

马克西姆 问好。我读了这篇文章，有一个问题。您真的认为不同工具的股票余额图表很有吸引力吗？

在我看来，这更像是一种巧合，而且当余额开始下降时，您将无法保证当前的损失会被挽回。也就是说，要想用这种方法赚钱，你需要知道未来的区块大小，而不是当前的最佳大小。通过图表来看，不幸的是，没有一个股票能吸引人，我是从交易实践中得出这个结论的。缩水太大，在缩水的那一刻，你不知道它是否会恢复。

1.考虑如何选择近期的最佳区块大小。这样明天就能开始工作，而不是从前一周开始。这个想法已经在我脑海中盘旋了很久，我甚至在某种程度上已经提到过它，但却被番茄砸了个正着:-)

2.我们在优化余额时，测试人员会选择存款余额增长最快的参数，但没有人想过以这种方式优化余额曲线。

这种优化的任务是找到区块大小，使余额曲线像这样，从而找到增长的起始点，即区块大小即将带来利润（工作）的时候，但我不知道如何在测试器中做到这一点。如果能做类似的事情，我将不胜感激。我有一个指标，它只有两个参数，而这两个参数都从 5 变化到 45，如果有可能将它优化到这种平衡曲线，我甚至不会使用天网。听着，我已经在图表上标出了这些需要搜索的区域，最重要的是之后会出现什么样的增长，不会出现下跌和缩水，这与您的文章不同...

所以，如果您能优化一些东西，我会很高兴加入这个案例.....。

这自然不是什么实战算法，我想展示的是如何使用一致的发展方法，可以完全放弃优化。
这些图表是在没有优化的情况下绘制的盈利图，盈利将出现在有资金主动流入的工具上。在当前形式下，该算法是购买有吸引力资产策略的替代方案。
关于优化，我在这里不是帮手，因为我已经放弃了优化。我的工作方向是让算法在任何工具上都能全自动交易。
发布的算法还需要大幅改进，但我正在从事另一个项目，而这个算法只是一个大项目中很小的一部分，我不会使用它的纯粹形式。
 
Maxim Romanov:
这自然不是一种实战算法，我想向大家展示的是，如何利用连贯的开发方法，完全摒弃优化。
在不进行优化的情况下绘制的这些盈利图表中，获利的将是那些有主动资金流入的工具。在当前形式下，该算法是购买有吸引力资产策略的替代方案。
关于优化，我在这里不是帮手，因为我已经放弃了优化。我的工作方向是让算法在任何工具上都能全自动交易。
发布的算法还需要大幅改进，但我正在从事另一个项目，而这个算法只是一个大项目中很小的一部分，我不会使用它的纯粹形式。

我明白了。真遗憾。多年来，一直没有人能够优化参数，使之符合平衡曲线的简化形式：-(

 
Mihail Marchukajtes:

我看到了悲哀。多年来，没有人能够根据给定的平衡曲线形式优化参数：-(

几个世纪）

 
Valeriy Yastremskiy:

我现在正在静静地写这篇文章。 我在计算极值差时，考虑到了不同 TF 的 132 条柱状图上的符号，并查看了单位时间内的总量和平均值。 还查看了平均速度和上下速度。以每小时的点数为单位得出可读速度。有趣的是，较低 TF 的平均速度高于较高 TF。但同时它们的顺序也很接近。没有 10 倍的差异。

脉冲平衡理论解决了这一问题：

- M 型参数（阈值，包括价格变化的速度）已经确定，因此可以在早期阶段预测趋势是否会发展（当然是概率性的）、

- 还揭示了 M 型各部分时间（和速度）比率的规律性，从而可以在任何时刻（任何尺度）确定真正相关的移动平均线。

 
Aleksandr Masterskikh:

脉冲平衡理论解决了这个问题：

- 通过定义 M 型参数（阈值，包括价格变化率），可以在早期阶段预测趋势是否会发展（当然是概率上的）、

- 还揭示了 M 型各部分的时间（和速度）比率的规律性，这使我们能够在任何时刻（任何尺度）确定真正相关的移动平均线。

我们应该先看看理论）现在愚蠢的算法解决方案。然后是它们的变体。如果有理论链接，请提供给我，这样我就不用再找了）。
 
MetaQuotes:

新文章《开发交易算法的科学方法》 已出版：

作者：马克西姆-罗曼诺夫马克西姆-罗曼诺夫

感谢您提供这篇有趣的文章。缺少一个自定义指标：Max_distribution_v.1.13.mq5 可以上传吗？谢谢。

 
konorti:
感谢您提供有趣的文章。缺少一个自定义指标：Max_distribution_v.1.13.mq5 能上传吗？谢谢。

感谢您欣赏这篇文章。Max Distribution V.1.13.mq5指标 我没有将它附在文章中，因为它是作者的独特开发成果，我还没有准备好将它展示给大家使用。 <删除>我马上警告你，对于文章中介绍的机器人来说，它没有任何价值。

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