任意TS的SL和TP订单的最佳值。 - 页 17 1...101112131415161718 新评论 Neutron 2010.01.17 08:50 #161 aZtec >>: ...Я понимаю, что на первом этапе вы пытаетесь максимально упростить задачу, и в результате получаете условие необходимости постоянного нахождения в рынке. Однако, это условие всё же вряд ли можно считать оптимальным для реальной торговой системы. 你指出这个问题当然是对的。但这并没有使事情变得更容易...... 我将把你所说的翻译成定义TSO和市场之间互动系统的术语。分析FR的一般观点，我们只能区分市场的两个稳定和绝对（不相对于任何东西）的状态--趋势和平坦。所有的研究表明，市场所处的主要状态几乎都是平缓的状态，只有在极少数的例外情况下，市场才会显示出羊群的特征（趋势特征）。当然，你可以将TS配置为从主要状态中获取利润，并希望相反情绪的部分足够罕见，从而对TS的盈利能力造成明显的损害。也许是这样，那么你的担心是有道理的，但对TS来说不是致命的。否则，我们就需要想出一种机制，在预期的新闻发布之前，将TS算法改为反向算法（相对于基本条件）。这很麻烦，但可能是必要的。这个话题需要进行探讨。 因此，我认为没有必要放弃总是在市场上的范式，但我同意可能需要在新闻发布前 "反转 "场外交易的前端，如果它在时间上是本地化的。如果没有明确的时间决定论，那么问题仍然是市场过程的紧张性问题。在任何情况下，在没有完成对静止市场的最优TS的识别和找到最优MM的情况下，扩大对象的参数化领域不应该以其他方式陷入细节，尽管是定义的。 Candid 2010.01.17 10:18 #162 持续留在市场上的最优性假设（就利润最大化而言），我认为仍然只是一种假设。事实上，让我们假设TS只在CR的某些部门具有正的预期报酬，对应于某些市场条件。然后，正如Sergey 之前所显示的，其他部分的利润预期（不考虑点差）将为零，没有必要退出头寸。但我们不仅对利润感兴趣，而且对风险也感兴趣。风险的情况是不同的，在不确定的时刻，我们会退出市场以避免缩减。相应地，我们可以增加资本在游戏中的份额，从而增加利润的质量。虽然在这种情况下，相对利润（每笔交易的点数）会减少。 Alexey 2010.01.17 15:00 #163 例如，如果我们有一些信号（我们假设都是盈利的），买入、出局、买入、出局，等等，f的比例增加，sootv存款也增加，在你的版本中f保持不变。 P.S. .我的目的是要说明在地图上发现F是多么容易。 [删除] 2010.02.02 18:22 #164 Neutron писал(а)>> 让我们也直接说， 如果历史足够长，没有一个TS能够在马丁格尔（MM为零的综合随机变量（IC）--价格序列的第一近似模拟）上获得不同于零的MM。 我很抱歉，如果止损真的很罕见（在它之前有50个赌注），在它之后有50个赌注，在止损之后，你可以去市场希望它能成功。否则这次统计会骗我......如果不是，我会把我的存款翻30倍，为整批交易争取100点利润，杠杆1比100。等待止损，然后再..... .我不认为会发生这种情况，或者这种系统在这个月就会被淘汰？ 我也不这么认为。我认为为小幅止损而承担风险比很少获利要好，但对于手动，而不是机械系统。我完全同意你的观点。 hrenfx 2010.11.04 13:52 #165 Neutron: 我们走吧!让我们慢慢来... 让我们从最简单的资本再投资的任意TS的 算法开始。回顾一下，在我们的案例中，资本分数f 被定义为每个价格变动点的资金的相对值和无量纲值。假设在最初的时候，我们有资本K[0]， 作为第一笔交易的结果，我们从市场上获得（失去）了 h[1] 点，其中 h 可以取任何自然值，即h 可以等于5点（我们赢得了贿赂）或-51点，我们失去了（返回到市场）51点。那么作为第一笔交易的结果，我们资本的货币收益将由K[1]=K[0]+h[1]*f*K[0] 决定，它既可以是资本的收益，也可以是资本的损失，一切由h[1] 前的符号及其绝对值决定。对于第二笔交易，表达式看起来与已经写好的类似：K[2]=K[1]+h[2]*f*K[1]。让我提醒你，参与交易的资本的分数 f 是固定的。一般来说，在 i 次交易之后，我们的存款规模将由K[i]=K[i-1]*（1+h[i]*f）决定，考虑到我们已经得到了K[i-1] 的表达式，我们可以将其代入最后一个公式，得到K[i]=K[i-2]*（1+h[i-1]*f）*（1+h[i]*f）。沿着这个链条继续下去，我们得到了。 我们已经得到了这样一个表达式，它显示了我们的存款 K[n] 通过 n次 交易对其起始值 K[n] 的增量的相对值，而这是由一个任意的TS的贿赂值h[i] 决定的。符号P 代表大括号相互之间的乘积。暂时就这些了。问题是，我们不能用这种形式提出的存款增长的表达方式进一步发展。但我们可以尝试一个技巧，特别是回顾一下，点贿赂的值h[i] 是整数，在大量交易的情况下，我们总能找到每笔贿赂中具有相同点数的贿赂组。因此，将乘积中的术语重新组合成 "利益堆积"，并利用通过重新排列乘积中的术语，乘积不发生变化这一事实。 我稍后将继续... 在一些假设下，f 可以这样计算。 [删除] 2010.11.04 14:27 #166 hrenfx: 在一些假设下，f 可以这样计算。 这条线中有些非常奇怪的推理。 难道TS本身没有定义SL和TP水平吗？ 你真的指望有人会做这些计算吗？ 考虑一个 "任意 "的TS是完全脱离现实，进入一个乌托邦的幻想世界。 事实上，作者成功地证明了这一点。 Денис Орлов 2010.11.04 20:22 #167 more: 这条线中有些非常奇怪的推理。 难道TS本身没有定义SL和TP水平吗？ 考虑一个 "任意 "的TS是完全脱离现实，进入一个乌托邦的幻想世界。 不要阻止人们的乐趣!!!!111!!! 同志们，请继续，非常有趣...... hrenfx 2010.11.04 20:31 #168 使用f 是最有实际意义的。 f 表示对你的（真实）TS使用哪种 "杠杆"。 你可以通过优化方法来计算（例如，在测试器中优化MM），或者像我上面写的那样。 Avals 2010.11.04 20:48 #169 hrenfx: 使用f 是最有实际意义的。 f 表示对你的（真实）TS使用哪种 "杠杆"。 你可以通过优化方法来计算（例如，在测试器中优化MM），或者像我上面写的那样。 虚构这个最佳F是对历史统计数据的拟合。系统的性能并不恒定。最主要的是系统故障的标准--何时报废。而这些标准对每个系统来说都是单独的。MM应该是这样一种方式，即在放弃系统的那一刻之前赚取最大的钱，或者是消耗不超过一定数量的钱 :) hrenfx 2010.11.04 21:12 #170 关于理想情况下应该如何的问题，有很多人在谈论。 1...101112131415161718 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
...Я понимаю, что на первом этапе вы пытаетесь максимально упростить задачу, и в результате получаете условие необходимости постоянного нахождения в рынке. Однако, это условие всё же вряд ли можно считать оптимальным для реальной торговой системы.
你指出这个问题当然是对的。但这并没有使事情变得更容易......
我将把你所说的翻译成定义TSO和市场之间互动系统的术语。分析FR的一般观点，我们只能区分市场的两个稳定和绝对（不相对于任何东西）的状态--趋势和平坦。所有的研究表明，市场所处的主要状态几乎都是平缓的状态，只有在极少数的例外情况下，市场才会显示出羊群的特征（趋势特征）。当然，你可以将TS配置为从主要状态中获取利润，并希望相反情绪的部分足够罕见，从而对TS的盈利能力造成明显的损害。也许是这样，那么你的担心是有道理的，但对TS来说不是致命的。否则，我们就需要想出一种机制，在预期的新闻发布之前，将TS算法改为反向算法（相对于基本条件）。这很麻烦，但可能是必要的。这个话题需要进行探讨。
因此，我认为没有必要放弃总是在市场上的范式，但我同意可能需要在新闻发布前 "反转 "场外交易的前端，如果它在时间上是本地化的。如果没有明确的时间决定论，那么问题仍然是市场过程的紧张性问题。在任何情况下，在没有完成对静止市场的最优TS的识别和找到最优MM的情况下，扩大对象的参数化领域不应该以其他方式陷入细节，尽管是定义的。
例如，如果我们有一些信号（我们假设都是盈利的），买入、出局、买入、出局，等等，f的比例增加，sootv存款也增加，在你的版本中f保持不变。
P.S. .我的目的是要说明在地图上发现F是多么容易。
让我们也直接说，
如果历史足够长，没有一个TS能够在马丁格尔（MM为零的综合随机变量（IC）--价格序列的第一近似模拟）上获得不同于零的MM。
我很抱歉，如果止损真的很罕见（在它之前有50个赌注），在它之后有50个赌注，在止损之后，你可以去市场希望它能成功。否则这次统计会骗我......如果不是，我会把我的存款翻30倍，为整批交易争取100点利润，杠杆1比100。等待止损，然后再..... .我不认为会发生这种情况，或者这种系统在这个月就会被淘汰？ 我也不这么认为。我认为为小幅止损而承担风险比很少获利要好，但对于手动，而不是机械系统。我完全同意你的观点。
我们走吧!让我们慢慢来...
让我们从最简单的资本再投资的任意TS的 算法开始。回顾一下，在我们的案例中，资本分数f 被定义为每个价格变动点的资金的相对值和无量纲值。假设在最初的时候，我们有资本K[0]， 作为第一笔交易的结果，我们从市场上获得（失去）了 h[1] 点，其中 h 可以取任何自然值，即h 可以等于5点（我们赢得了贿赂）或-51点，我们失去了（返回到市场）51点。那么作为第一笔交易的结果，我们资本的货币收益将由K[1]=K[0]+h[1]*f*K[0] 决定，它既可以是资本的收益，也可以是资本的损失，一切由h[1] 前的符号及其绝对值决定。对于第二笔交易，表达式看起来与已经写好的类似：K[2]=K[1]+h[2]*f*K[1]。让我提醒你，参与交易的资本的分数 f 是固定的。一般来说，在 i 次交易之后，我们的存款规模将由K[i]=K[i-1]*（1+h[i]*f）决定，考虑到我们已经得到了K[i-1] 的表达式，我们可以将其代入最后一个公式，得到K[i]=K[i-2]*（1+h[i-1]*f）*（1+h[i]*f）。沿着这个链条继续下去，我们得到了。
我们已经得到了这样一个表达式，它显示了我们的存款 K[n] 通过 n次 交易对其起始值 K[n] 的增量的相对值，而这是由一个任意的TS的贿赂值h[i] 决定的。符号P 代表大括号相互之间的乘积。暂时就这些了。问题是，我们不能用这种形式提出的存款增长的表达方式进一步发展。但我们可以尝试一个技巧，特别是回顾一下，点贿赂的值h[i] 是整数，在大量交易的情况下，我们总能找到每笔贿赂中具有相同点数的贿赂组。因此，将乘积中的术语重新组合成 "利益堆积"，并利用通过重新排列乘积中的术语，乘积不发生变化这一事实。
我稍后将继续...
在一些假设下，f 可以这样计算。
在一些假设下，f 可以这样计算。
这条线中有些非常奇怪的推理。
难道TS本身没有定义SL和TP水平吗？
你真的指望有人会做这些计算吗？
考虑一个 "任意 "的TS是完全脱离现实，进入一个乌托邦的幻想世界。
事实上，作者成功地证明了这一点。
这条线中有些非常奇怪的推理。
难道TS本身没有定义SL和TP水平吗？
考虑一个 "任意 "的TS是完全脱离现实，进入一个乌托邦的幻想世界。
不要阻止人们的乐趣!!!!111!!!
同志们，请继续，非常有趣......
使用f 是最有实际意义的。
f 表示对你的（真实）TS使用哪种 "杠杆"。
你可以通过优化方法来计算（例如，在测试器中优化MM），或者像我上面写的那样。
使用f 是最有实际意义的。
f 表示对你的（真实）TS使用哪种 "杠杆"。
你可以通过优化方法来计算（例如，在测试器中优化MM），或者像我上面写的那样。
虚构这个最佳F是对历史统计数据的拟合。系统的性能并不恒定。最主要的是系统故障的标准--何时报废。而这些标准对每个系统来说都是单独的。MM应该是这样一种方式，即在放弃系统的那一刻之前赚取最大的钱，或者是消耗不超过一定数量的钱 :)