我们要不要讨论一个基于编码的专家？
原则上，专家已经实施了，但我想讨论一下这个想法和模型，并听取对模型的批评和不足之处。
因此，要点是这样的。
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有趣的方法，根据我的理解，分析，收集代码，在一定时期内每天都要进行。这实际上是你进行了1.5年的正向测试，每天都在优化（拾取代码），并得到一个积极的结果。还是以其他方式进行的测试？尝试运行5-10年的前向测试，越多越好，你会看到完整的画面。在过去的~3年里，用策略或工具的组合来通过远期测试是非常容易的。
统计数据的代码收集在3年内进行一次，没有更可靠的报价历史，代码被记录在数据库中，而且只是在新代码到来时扫描统计数据的恶化情况。
这个方法很有趣，因为我们在指标中交易的不是1个或2个甚至3个事件，而是一种多样化，我们不能一下子减少所有代码（事件）的统计数据，但随着概率的恶化，代码会被删除（替换）。
此外，我们只选择那些止损不超过2个波动通道的代码，即30-40点。
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此外，我们只选择那些止损不超过2个波动通道的代码，即30-40点。
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你的方法是相当有力的。很难再增加更多的内容了。你甚至可以说，你从2000 000个策略中选择了100个策略，并将它们加入到一个系统中，对所有的策略进行统计。我也在朝这个方向发展，但程度不一样。如果有更多的空间（相对于资源而言），除了正向测试之外，还可以包括增减仓制度。也就是说，你有一个你上面提到的 标准，在这个范围之间，你可以逐渐减少位置/次位置的数量。系数可以在优化过程中被拾取。
我们的MM只基于资金管理的数学，一切都经过精确的计算，但总手数当然可以分为几个条目，我们将在限价单的总份额内实施额外的条目，即在最好的价格，有相同的止损和利润。
关于增加或减少仓位量，这只适用于在信号和仓位条件下，出现另一个具有不同概率和代码的信号。 如果概率较高，仓位可以增加与新概率和盈利能力相应的部分，但如果信号较弱，可以关闭份额（手），甚至逆转。
你的方法是相当有力的。
顺便说一下，该方法显示，许多在眼睛看来是超级输入统计的东西是灰色的，有48%/52%的概率，反之，我甚至不会注意的地方有80%的概率，甚至更高。
我也试过几个指标，它们也是根据反馈的超级指标，它们也只给出灰色的统计数据。
然后这个指标在启动时运行整个历史，并查看每个代码后的价格情况...
统计数据从100个值开始)
也就是说，最好能在历史上找到大约100次的信号代码的结果...
统计数据以100个值为起点)
即最好能在历史上找到约100次的信号代码的结果...
我同意，不是所有的代码都统计了100次，但有一些是10次，而且总是100%，你能克服吗？ 我们只是相信下一个不会对我们有利。这不是100%，而是大约90%的机会。这意味着我们仍然可以交易，但评论是正确的，我绝对同意这是一个薄弱的方面，但我们没有足够可靠的历史来看到大事件
我认为，一个大的故事也不是很好。基督时的价格不太可能为数据增加任何有用的内容)
但历史上这样的案例越少，交易就越是基于随机输入，而不是基于统计数字，尽管它可能更有利可图)
我怀疑，代码在历史上出现的次数越多，结果就越接近50/50。
我们对两个大约1.5年的间隔进行了统计，在这两个间隔中，统计数字都很稳定，也就是说，结果是可比的，并没有向更坏的方向发展。
也就是说，一个信号在历史的两个部分进行测试，之后检查结果是否可以信任？
我怀疑一个代码在历史上出现的次数越多，结果就越接近于50/50。
也就是说，一个信号在历史的两个部分进行测试，然后检查结果是否可以信任？
很明显，结果取决于历史上的代码数量，但问题是，有很多代码的概率是75，而有少数代码的结果是50/50，所以有很多，但 "苏丹 "被发现，所以我们决定发展这个主题
每个代码检查1.5年，例如75%的概率，然后对于其他1.5年-65%的概率，没有争议，这意味着有可能在未来1.5年我们将保持在60%的概率内，此外，一些代码给出的概率不差，利润系数1.5-这意味着甚至50/50可以带来利润，在任何情况下，你应该不断观察代码统计的变化。
原则上，专家已经实施了，但我想讨论一下这个想法和模型，并听取对模型的批评和不足之处。
因此，要点是这样的。
我们采取一个原则上看起来像IASD的指标（在这种情况下是我自己的指标），分析它的方向、极值、交叉点0、信号极值、来自较高框架的信号极值，总之，很多东西，按照算法，我们给每个条形图分配一个4位数的代码（我们总共有大约2000个不同的代码），这取决于指标的运动，只是指标上模式的模拟，我们把它全部写入一个缓冲器。
然后，这个指标在开始时运行整个历史，并查看每个代码后价格发生了什么，例如，什么达到了上层目标或更低，并将其全部写进文件。在excel中研究产生的文件并寻找代码，之后获胜的概率高于65%，并将找到的代码建立一个文件（我们有大约100个代码，平均每天1个代码），然后交易专家（在M15上），也就是说，如果指标显示代码，这是在数据库中，然后在适当的方向交易，其利润系数和概率
至于资金管理，我们交易根据盈利因素和执行概率计算的最佳份额，同时考虑到我们假设下一次交易不会对我们有利。
每种资产的平均成功概率为70%，每笔交易的利润系数为1至1.5，每种资产约有100个概率不低于65%的信号。
在两个大约1.5年的间隔中进行了统计，在这两个间隔中，统计都是稳定的，也就是说，结果是可比的，并没有向更坏的方向发展。
我想知道还有什么需要考虑的，以减少可能的风险。
我想讨论一下，也许有人也想做这样的事情，到目前为止，我们对结果很满意，但经验告诉我们，某个地方有陷阱，但在哪里呢？