市场礼仪或雷区中的良好风度 - 页 2 123456789...104 新评论 bank 2008.11.30 12:02 #11 我可能错了，但NProgrammer 的意思可能是，一个有错误向导的神经网络 就像用锤子看微生物一样。 Neutron 2008.11.30 17:26 #12 HideYourRichess писал(а)>> 链接到 "当，基本的平衡方程（细节在这里），包括传播将看起来像这样："并没有导致任何地方 我已经把它修好了。现在"这里"是它应该去的地方 :-) 苏沃洛夫 写道（a）>> 你到底从哪里得到这些公式的？你甚至明白你所写的东西吗？ 这样的概率小于0.1，最好不要交易：）））会更贵。 我自己做了这些公式，我明白我在写什么。 顺便说一下，我所寻找的极值公式并没有完整地给出。在该表格中，它在第一个帖子中给出了，它显示了n个交易的收入。我们对每个固定时间的收入感兴趣。 区别在于第一项--它的出现是由于持仓时间平均与价格运动幅度的平方成正比 ds=SQRT(t)的事实。正是在这种情况下，我对最佳杠杆率和平均利润值的估计才被给出。 P.S. 至于10%，我希望我有一个稳定的TS，有这样的参数。 苏沃洛夫 写道（a） >> 如何确定准确预测预期价格变动符号的概率？在统计学上？好的，例如：TS给出了开立多头头寸的信号，前2个小时市场向好的方向发展，2个小时后则下跌。看起来TS已经给出了正确的结果，但似乎不是。 我说的是已经执行的交易的统计数据。计算有多少在 "+"中关闭，然后除以我们得到的交易总数，例如54%，所以P=0.04。 HideYourRichess 写道：>> 它说"（1/2+p，其中p是正确预测预期价格运动迹象的概率）"，即p需要加到0.5。 为什么映射器需要这样一个复杂的东西，目前还不清楚。 这是个小错误。对。"......其中1/2+p是正确预测预期价格变动符号的概率。" FION 写道：>> 了解到你对分析方法的热爱，我很感兴趣--你把什么输入到网络的输出中进行训练？ 萩市 Sceptic Philozoff 2008.11.30 17:38 #13 Prival >> : 如果你与Mathemat 和他的bernuli合作，这将是一篇好文章。 伯努利具有难以置信的潜力。关键是要知道什么时候应用它是可以接受的。也许我们可以仔细研究一下这个公式。 Prival 2008.11.30 19:45 #14 Mathemat писал(а)>> 伯努利具有难以置信的潜力。关键是要知道什么时候可以应用它。也许我们可以仔细研究一下这个公式。 我只是觉得下面的材料对很多人都有好处。我们在历史上运行专家顾问，确定它不是一个笨蛋，计算概率，预测概率估计的置信度，然后根据预测概率计算出手数（我们也把它从测试器中取出来）。 因为如果它被拿走了，那么计算手数就没有意义了，如果预测概率的置信区间是0.5，也没有意义。 获得（阅读）该方法将是非常有趣的。 Igor Kim 2008.11.30 20:20 #15 伯努利？去市场？怎么说呢？ Prival 2008.11.30 20:29 #16 KimIV писал(а)>> 伯努利？去市场？怎么说呢？ 到交易的顺序。如果是随机的，采取 Igor Kim 2008.11.30 20:42 #17 Prival писал(а)>> 到交易的顺序。如果是随机的，伯努利定律 伯努利定律似乎是针对气体和液体得出的。还是有另一条适用于随机变量的规律？ Prival 2008.11.30 21:44 #18 KimIV писал(а)>> 伯努利定律似乎是针对气体和液体得出的。还是有另一条适用于随机变量的规律？ 可以考虑不同的法律。但如果交易是随机的，那么更有可能的是，P U .... 的一致性，将受到伯努利定律的影响，这里有一位数学家写了'妄想，第二部分：统计学是伪科学，或潜水三明治的纪事'。如果我错了，我希望他能纠正我。 Sceptic Philozoff 2008.11.30 21:53 #19 是的，伊戈尔，伯努利是一个王朝。我已经被他们搞糊涂了。但其中一个是以一连串独立的成功/失败交易（即1/0）命名的，有固定的成功概率（"伯努利计划"）。如果结果是交易序列满足伯努利方案，我们可以对交易系统本身做出一些非微不足道的结论--这些结论并不直接来自测试结果。这个伯努利被认为是服务器之父。 Neutron 2008.12.01 08:43 #20 我写了一个程序，生成伯努利瓦序列，并以1/2+p的概率，其中p=5%给出一个正的增量。这是模拟一些TS的 "真实 "工作，以55%的概率正确开仓。任务是看超过或低于杠杆率究竟如何影响账户中资金余额的行为（纵轴）。为此，我们将产生1000笔交易，将TS设定为交易的最佳规模dS（在佣金=2点，p=5%时，我们得到|dS|=40点，Lever=12），并以最佳杠杆（黑线）、大三倍（红色）和小三倍（蓝色）进入市场。 图表中的实线表示第一篇帖子的公式中给出的分析解决方案。我们可以注意到所获得的解决方案与实验有很好的一致性，这表明在所采用的模型中不存在严重的错误，并且与在 "真实 "交易中观察到的最佳杠杆和最大利润率相一致。我们可以看到，即使预期回报是正的，超过杠杆大小也会导致存款的不可避免的损失，而减少杠杆大小会导致可能的利润不足。 当第二个参数的最佳值，即平均交易额没有达到时，也可以看到同样的情况。在我们的案例中，这个参数的最佳值是40分。让我们固定一个最佳的交易杠杆Lever=12，进入市场的最佳|dS|=40点（黑线），大三倍（红线）和小三倍（蓝线）。 我们可以清楚地看到，放置大于或小于最佳水平的止损和止盈订单（它们设定了|dS|的平均规模），会导致可能的利润率下降。此外，三倍的减少对存款产生了灾难性的后果（蓝线），而三倍的增加只有轻微的利润减少，但导致了相当大的缩水增加（红线）。 顺便说一下，如果我们分析专家顾问的交易结果，例如，由一个著名的KimIV 在锦标赛中放置。 那么我们可以在一定程度上提出，这个交易机器人可能已经超过了最佳的杠杆规模。比较上面的图表，红线... 作为一种干燥的残留物，我们可以谈及对所获得的公式的谨慎信心。 . 那么，如果 S- 工具的价格，单位为点。 K- 存款规模，单位为美元。 stLot- 标准地段的价格，单位为美元。 手数- 开仓的大小，以stLot的几分之一为单位。 点差- 工具的佣金，单位是点。 1/2+p--根据TS测试的结果，正确预测的份额（0<=p<=0.5）。 <|dS|>- 持仓时间的价格增量，单位为点。 杠杆- 交易杠杆。 . 应考虑TS的最佳参数。 交易杠杆Lever=S/Spread*p^2。 TR和SL水平或相同 |dS| = Spread/p。 位置大小 Lot=K/stLot*S/Spread*p^2。 存款翻倍的典型时间t=2*t0*Spread^2/p^4， 其中t0为持仓的平均时间。 Market etiquette or good 123456789...104 新评论 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
我可能错了，但NProgrammer 的意思可能是，一个有错误向导的神经网络 就像用锤子看微生物一样。
链接到 "当，基本的平衡方程（细节在这里），包括传播将看起来像这样："并没有导致任何地方
我已经把它修好了。现在"这里"是它应该去的地方 :-)
你到底从哪里得到这些公式的？你甚至明白你所写的东西吗？
这样的概率小于0.1，最好不要交易：）））会更贵。
我自己做了这些公式，我明白我在写什么。
顺便说一下，我所寻找的极值公式并没有完整地给出。在该表格中，它在第一个帖子中给出了，它显示了n个交易的收入。我们对每个固定时间的收入感兴趣。
区别在于第一项--它的出现是由于持仓时间平均与价格运动幅度的平方成正比 ds=SQRT(t)的事实。正是在这种情况下，我对最佳杠杆率和平均利润值的估计才被给出。
P.S. 至于10%，我希望我有一个稳定的TS，有这样的参数。
如何确定准确预测预期价格变动符号的概率？在统计学上？好的，例如：TS给出了开立多头头寸的信号，前2个小时市场向好的方向发展，2个小时后则下跌。看起来TS已经给出了正确的结果，但似乎不是。
我说的是已经执行的交易的统计数据。计算有多少在 "+"中关闭，然后除以我们得到的交易总数，例如54%，所以P=0.04。
它说"（1/2+p，其中p是正确预测预期价格运动迹象的概率）"，即p需要加到0.5。
为什么映射器需要这样一个复杂的东西，目前还不清楚。
这是个小错误。对。"......其中1/2+p是正确预测预期价格变动符号的概率。"
了解到你对分析方法的热爱，我很感兴趣--你把什么输入到网络的输出中进行训练？
如果你与Mathemat 和他的bernuli合作，这将是一篇好文章。
伯努利具有难以置信的潜力。关键是要知道什么时候应用它是可以接受的。也许我们可以仔细研究一下这个公式。
伯努利具有难以置信的潜力。关键是要知道什么时候可以应用它。也许我们可以仔细研究一下这个公式。
我只是觉得下面的材料对很多人都有好处。我们在历史上运行专家顾问，确定它不是一个笨蛋，计算概率，预测概率估计的置信度，然后根据预测概率计算出手数（我们也把它从测试器中取出来）。
因为如果它被拿走了，那么计算手数就没有意义了，如果预测概率的置信区间是0.5，也没有意义。
获得（阅读）该方法将是非常有趣的。
伯努利？去市场？怎么说呢？
到交易的顺序。如果是随机的，采取
到交易的顺序。如果是随机的，伯努利定律
伯努利定律似乎是针对气体和液体得出的。还是有另一条适用于随机变量的规律？
伯努利定律似乎是针对气体和液体得出的。还是有另一条适用于随机变量的规律？
可以考虑不同的法律。但如果交易是随机的，那么更有可能的是，P U .... 的一致性，将受到伯努利定律的影响，这里有一位数学家写了'妄想，第二部分：统计学是伪科学，或潜水三明治的纪事'。如果我错了，我希望他能纠正我。
是的，伊戈尔，伯努利是一个王朝。我已经被他们搞糊涂了。但其中一个是以一连串独立的成功/失败交易（即1/0）命名的，有固定的成功概率（"伯努利计划"）。如果结果是交易序列满足伯努利方案，我们可以对交易系统本身做出一些非微不足道的结论--这些结论并不直接来自测试结果。这个伯努利被认为是服务器之父。
我写了一个程序，生成伯努利瓦序列，并以1/2+p的概率，其中p=5%给出一个正的增量。这是模拟一些TS的 "真实 "工作，以55%的概率正确开仓。任务是看超过或低于杠杆率究竟如何影响账户中资金余额的行为（纵轴）。为此，我们将产生1000笔交易，将TS设定为交易的最佳规模dS（在佣金=2点，p=5%时，我们得到|dS|=40点，Lever=12），并以最佳杠杆（黑线）、大三倍（红色）和小三倍（蓝色）进入市场。
图表中的实线表示第一篇帖子的公式中给出的分析解决方案。我们可以注意到所获得的解决方案与实验有很好的一致性，这表明在所采用的模型中不存在严重的错误，并且与在 "真实 "交易中观察到的最佳杠杆和最大利润率相一致。我们可以看到，即使预期回报是正的，超过杠杆大小也会导致存款的不可避免的损失，而减少杠杆大小会导致可能的利润不足。
当第二个参数的最佳值，即平均交易额没有达到时，也可以看到同样的情况。在我们的案例中，这个参数的最佳值是40分。让我们固定一个最佳的交易杠杆Lever=12，进入市场的最佳|dS|=40点（黑线），大三倍（红线）和小三倍（蓝线）。
我们可以清楚地看到，放置大于或小于最佳水平的止损和止盈订单（它们设定了|dS|的平均规模），会导致可能的利润率下降。此外，三倍的减少对存款产生了灾难性的后果（蓝线），而三倍的增加只有轻微的利润减少，但导致了相当大的缩水增加（红线）。
顺便说一下，如果我们分析专家顾问的交易结果，例如，由一个著名的KimIV 在锦标赛中放置。
那么我们可以在一定程度上提出，这个交易机器人可能已经超过了最佳的杠杆规模。比较上面的图表，红线...
作为一种干燥的残留物，我们可以谈及对所获得的公式的谨慎信心。
.
那么，如果
S- 工具的价格，单位为点。
K- 存款规模，单位为美元。
stLot- 标准地段的价格，单位为美元。
手数- 开仓的大小，以stLot的几分之一为单位。
点差- 工具的佣金，单位是点。
1/2+p--根据TS测试的结果，正确预测的份额（0<=p<=0.5）。
<|dS|>- 持仓时间的价格增量，单位为点。
杠杆- 交易杠杆。
.
应考虑TS的最佳参数。
交易杠杆Lever=S/Spread*p^2。
TR和SL水平或相同 |dS| = Spread/p。
位置大小 Lot=K/stLot*S/Spread*p^2。
存款翻倍的典型时间t=2*t0*Spread^2/p^4， 其中t0为持仓的平均时间。