文章 "一项智能交易系统失败原因分析"
你如何使用ACF作为触发器的一部分？
计算出的ACF需要高于一个固定的阈值。 买入或卖出是由SMA交叉方向决定的，但两种类型的触发器都使用ACF阈值要求。 这在所附的EA中实现。
你好，理查德。
这是一篇精彩的文章，感谢您分享您的见解!
我有一个问题，即一个运行中的EA对内部变量的依赖程度如何？
或者换句话说。在失去互联网连接/断电或电脑重启后（如强制更新windows），EA是否能够识别它之前的位置和SL/TP管理？
我只能想象，跟踪SL/TP/甚至天数的内部变量（为了决定何时最好地退出交易，等等等等）应该以某种方式持久地保存在一个文件或数据库中。
你能给出任何建议吗？
我认为保存关键信息的最安全的方法是将其写入数据文件，例如可以由Excel读取的csv文件。 然后在重新启动时，可以读取该文件，也许可以通过时间戳检测到异常的终止。 我希望该文件可以定期手动删除，以免变得太大。
对于#2。
2.我计算了触发时的ACF，并将其与 "订单 "一起存储在注释栏中。在测试器运行完成后，我运行了存储在历史文件中的所有订单，并使用利润字段来确定赢/输的类别，还查找了存储在注释字段中的ACF值作为字符串值。 其他分析所需的数据，如SMA周期，也被存储在注释字段中。交易员和程序员走的是一条平行的路线。试图从任何一方跨越都是失败的原因。
如果这里有一个只针对双方专业人士的论坛，我们就可以详细讨论这个问题。但这里远非如此。因此，我将简要解读。对一件事的热情会伤害另一件事，反之亦然。这是一个自然过程...
是....顺便说一句，这个话题很有意思，我会考虑的。
新文章 一项智能交易系统失败原因分析已发布：
本文针对货币数据进行了一次分析，从而能更好地理解为什么智能交易系统在某些时段表现良好，而在其它时段表现不佳。
研究盈亏交易之中，平均自相关函数对于 SMA 慢周期选择的依赖性也很有意思。 图例 15 显示的是 EURUSD M15 数据。 交易开单策略中不使用相关性阈值。 在不考虑 ACF 值的情况下，SMA 交叉策略的最佳慢周期被确定为 80。图例 15 显示，在 65 到 80之间的 SMA 慢周期，平均 ACF 值在盈利和亏损交易之间出现最大的分离。 进一步的分析可能会导致使用 ACF 信息来根据交易开单时刻所测量的自相关阈值判定最佳慢周期。
作者：Richard Poster