不是圣杯，只是一个普通的--Bablokos！！！。 - 页 278 1...271272273274275276277278279280281282283284285...650 新评论 Сергей Матвеев 2016.02.13 20:57 #2771 这里还有一句话。 Talex:我看了亚历山大和小丑的交易，以及seka的交易。亚历山大的交易就像他写的那样："画出任何价差，通过选择工具和它们的体积指数来稳定价差等距通道。在通道的顶部--卖出，在底部--买入，都是智慧的表现。 红线是Necoll的通道。左边的垂直线--开盘交易，右边的垂直线--收盘。他是如何建立通道的？ Кирилл 2016.02.15 18:02 #2772 朋友们，解释一下这一点。当我们将价差与价格作对比，并使用简单的线性回归 找到系数时，这些系数反映了构成价差的手数。如果我们把log(EURGBP)=log(EURUSD)-log(GBPUSD) 或者对于Yi=Xi*Xi形式的价差，你如何转换为手数？ hrenfx写道，我们应该把比率转换成手数系统，除以开1手所需的自由资金。我不明白为什么 noloxe 2016.02.15 19:38 #2773 因为不同工具的手数是不同的，对于相同的比率，不同的手数是不同的 הטרנסצנדנטלי בעל-חזון 2016.02.15 19:52 #2774 kirill_K:朋友们，解释一下这一点。当我们将价差与价格作对比，并使用简单的线性回归找到系数时，这些系数反映了构成价差的手数。如果我们把log(EURGBP)=log(EURUSD)-log(GBPUSD) 或者对于Yi=Xi*Xi形式的价差，你如何转换为手数？ hrenfx写道，我们应该通过除以开1手所需的自由资金，将比率转换为手数系统。我不明白为什么这是一个非常粗鲁和低效的做法！这是不可能的。例如，像Activetrades这样的经纪人对法郎的保证金为1:25。我认为很明显的是，用这种方法选择法郎对的手数将是一个很大的扭曲，其余的是1:100。你不应该按保证金计算手数；根据头寸的价值来计算要好得多，这就是它的做法。1.我们通过回归系数的模数来计算合同价值上的收盘价的乘积之和2. 计算数量的乘数，作为投资组合的期望值与上述数额的比率3. 使用乘法器和四舍五入对批次进行规范化处理（将根数转化为批次）。可以采用其他方法来配给，例如，在特定的波动渠道中配给。但你应该考虑到，未压缩的工具的波动峰值可能会更高，而压缩的工具的波动峰值可能会更低。价格对数是一种无用的学术倒错GerbertX: 这里还有一句话：红线是nekoll的通道。左边的垂直线--交易开盘，右边的垂直线--收盘。他是如何构建通道的？他可能是手动拾取的，这就是为什么差价像扑克牌一样歪歪扭扭，但最有可能的是他用Leonid的指标拾取。但这绝对不重要，因为有一百五十万种不同的涂抹方式可以满足各种口味的需求。看起来通道线是由移动平均线递延的某个系数平滑的，也可能是平均线的ATR。Talex。我看了亚历山大和小丑以及塞卡的交易。亚历山大的交易出现了，他写道："通过选择工具和它们的数量指数，绘制任何价差和稳定价差的等距通道。在通道的顶部--卖出，在底部--买入，这就是所有的智慧。唯一要做的是解决传播扩散的问题，并使其重生为一种趋势。平均分配一个破损的摊位是一项非常不容易的任务。所选乐器和音量有时必须多次改变在价差上做方向性的交易比做均值回归的交易要好，这一点已经被反复强调过了。通过人为地定位通道来处理数量，比货币抵押贷款还糟糕。GerbertX: 阅读该主题... 我发现下面这句话： hrenfx给图表的属性是低分散性。我到底应该给图表什么属性？尽量减少分散是一个非常相对的事情，并不总是有用的。一般来说，优化标准 可以是任何，没有 "正确 "的方法。这完全取决于你要交易的是什么模型如果我们想突破波动性，合乎逻辑的做法是钳制波动性，在投资组合中叠加负相关。然后，例如，在大新闻之前建立一个短周期的，并以硬核的方式上升的有可能折合正相关，并将趋势挤压在反弹交易的优化区间内你可以用不对称功能设置初始运动，并等待修正阶段。你可以无视一切，建立一群传播者，像小丑一样在前线过滤他们，在第二次到来的时候你可以像前使徒时期的圣尼古拉那样，硬着头皮把传播的内容堆积起来。也就是说，对于不同的模型，会有不同的目标函数和不同的优化标准....尊敬的各位晚辈，您的晚辈威仪专家 Кирилл 2016.02.16 14:42 #2775 transcendreamer:这是一种非常粗鲁和低效的做法！这也是一个非常重要的原因。例如，像Activetrades这样的经纪商对法郎的保证金为1：25。很明显，用这种方法选择法郎对的手数将是一个很大的扭曲，其余为1:100。你不应该根据保证金来计算手数；根据头寸价值来计算要好得多，这就是它的做法。1.我们通过回归系数的模数来计算合同价值上的收盘价的乘积之和2. 计算数量的乘数，作为投资组合的期望值与上述数额的比率3. 使用乘法器和四舍五入对批次进行规范化处理（将根数转化为批次）。可以采用其他方法来配给，例如，在特定的波动渠道中配给。但在这种情况下，未压缩的工具的波动峰值可能会更高，而压缩的工具的波动峰值则更低。价格对数是一种无用的学术倒错我可以给你看一个例子吗？ הטרנסצנדנטלי בעל-חזון 2016.02.16 16:19 #2776 kirill_K: 给你。double total_value=0; // зануляем объемfor(int i=0; i<total; i++) // перебираем все инструменты total_value += closing[i] * ContractValue(SYMBOLS[i],limit_time,timeframe) * MathAbs(LOTS[i]); // считаем объем для i-ого инструмента, ContractValue - функция оценки контрактовif(total_value==0) { Alert("Incorrect volume scaling!"); error=true; first_run=false; return; } // сообщаем об ошибке если ноль, мало лиscale_volume=portfolio_value/total_value; // определяем множительfor(int i=0; i<total; i++) // снова перебираем все инструменты LOTS[i]=NormalizeDouble(LOTS[i]*scale_volume,lots_digits); // рассчитываем лоты Not the Grail, just 初学者的问题 MQL5 MT5 MetaTrader 编码帮助......我如何让指标过滤而不是警报？ Кирилл 2016.02.17 11:07 #2777 transcendreamer:但后来发现，我们是通过比例系数线性地将所有回归系数带到投资组合的价值上。但根据我的理解，在理想情况下，我们希望股权图尽可能地接近合成图，而这种方法却不是这样的。一般说来，3种资产的公平性公式。股本=成交量[1]*价格[1]*1手的成本+成交量[2]*价格[2]*1手的成本+成交量[2]*价格[2]*1手的成本而在简单线性回归的情况下的合成图spread= a*Price[1]+b*Price[2]+c*Price[3]I.e. 成交量[1]=a/(1手股票的成本1)成交量[2]=b/(1手股票2的成本)成交量[3]=c/(1手股票3的成本)但这是假设我们已经寻找了回归Price[1]=b/a*Price[2]+c/a*Price[3]。如果我们不采取纯粹的价格，而是将其分解为一个函数基础，以其最简单的形式（基础{x;sinx}）价格[1]=A（价格[2]+a*sin（2*PI*b*价格[2]））+B（价格[3]+c*sin（2*PI*d*价格[3])(现在如何找到这样一个函数的最佳系数a,b,c,d并不重要，只是这个方法本身很有趣)现在为了平衡勾股，我们需要把系数非线性地带到地段。成交量[2]=A(价格[2]+a*sin(2*PI*b*价格[2]))/(1手股票的成本2)成交量[3]=B(价格[3]+c*sin(2*PI*d*价格[3]))/(1手股票3的成本)也就是说，系数不是恒定的，当价格变化时，有必要一直重新平衡数量。请告诉我，我哪里错了。以及如何在很多地方找到系数，为价差开仓，其中不同的不总是线性功能依赖被搜索到？或者我们不关心函数依赖关系本身（它可以是任何东西），而回归系数A,B通过投资组合价值（和手数价值）的转换线性地转化为手数系统？ הטרנסצנדנטלי בעל-חזון 2016.02.17 18:54 #2778 kirill_K:... 不，这不是真的，我对所有的回归比率使用单一的比例乘数，所以批次比率尽可能地对应于原始比率，偏差只有在四舍五入到0.01（最小批次）时才有误差，而LOT[i] = ROOT[i] * scale_volume，其中LOT[i] 是第y个批次，ROOT[i] 是第y个根， scale_volume并不违反比率的结构。当然，从理论上讲，可以选择地段来 "猜测 "市场阶段并改善投资组合，但在这种情况下，回归模型 就失去了意义，最好是分别分析各种工具，这将是多工具交易的一个变种，这也是投资组合方法的一部分，但属于另一个分支。 Кирилл 2016.02.18 09:27 #2779 超越梦想者。你和我只是对合成物有不同的看法。一般来说，我已经弄清楚了如何使用动态系数。我运行了Portfolio Optimizer的代码（虽然我从来没有用MQL编写过）。你的合成公式与Equity相同（除了四舍五入），回归是使用Equity数据建立的。而合成公式已经通过ContractValue对利润[i] 进行了大量转换。但是，如果我们愿意的话，我们可以在合成公式中加入随机的依赖性和各种周期等，而且这些依赖性并不总是线性的。而在一般情况下，我们需要找到这种尽可能保持距离的合成特征。 当建立一个简单的线性回归时，我们的渠道（由方差概述）很快就会崩溃，因为它受到合成公式中未计算的成分的影响，这导致误差迅速积累。因此，你有一个特定案例的实施。无论如何，感谢你的反馈。 Evgeniy Gutorov 2016.02.18 11:29 #2780 我这里有一个测试版本--））））。 1...271272273274275276277278279280281282283284285...650 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
我看了亚历山大和小丑的交易，以及seka的交易。亚历山大的交易就像他写的那样："画出任何价差，通过选择工具和它们的体积指数来稳定价差等距通道。在通道的顶部--卖出，在底部--买入，都是智慧的表现。
朋友们，解释一下这一点。
当我们将价差与价格作对比，并使用简单的线性回归 找到系数时，这些系数反映了构成价差的手数。
如果我们把log(EURGBP)=log(EURUSD)-log(GBPUSD) 或者对于Yi=Xi*Xi形式的价差，你如何转换为手数？
hrenfx写道，我们应该把比率转换成手数系统，除以开1手所需的自由资金。我不明白为什么
朋友们，解释一下这一点。
当我们将价差与价格作对比，并使用简单的线性回归找到系数时，这些系数反映了构成价差的手数。
如果我们把log(EURGBP)=log(EURUSD)-log(GBPUSD) 或者对于Yi=Xi*Xi形式的价差，你如何转换为手数？
hrenfx写道，我们应该通过除以开1手所需的自由资金，将比率转换为手数系统。我不明白为什么
这是一个非常粗鲁和低效的做法！这是不可能的。
例如，像Activetrades这样的经纪人对法郎的保证金为1:25。
我认为很明显的是，用这种方法选择法郎对的手数将是一个很大的扭曲，其余的是1:100。
你不应该按保证金计算手数；根据头寸的价值来计算要好得多，这就是它的做法。
1.我们通过回归系数的模数来计算合同价值上的收盘价的乘积之和
2. 计算数量的乘数，作为投资组合的期望值与上述数额的比率
3. 使用乘法器和四舍五入对批次进行规范化处理（将根数转化为批次）。
可以采用其他方法来配给，例如，在特定的波动渠道中配给。
但你应该考虑到，未压缩的工具的波动峰值可能会更高，而压缩的工具的波动峰值可能会更低。
价格对数是一种无用的学术倒错
这里还有一句话：红线是nekoll的通道。左边的垂直线--交易开盘，右边的垂直线--收盘。他是如何构建通道的？
他可能是手动拾取的，这就是为什么差价像扑克牌一样歪歪扭扭，但最有可能的是他用Leonid的指标拾取。
但这绝对不重要，因为有一百五十万种不同的涂抹方式可以满足各种口味的需求。
看起来通道线是由移动平均线递延的某个系数平滑的，也可能是平均线的ATR。
我看了亚历山大和小丑以及塞卡的交易。亚历山大的交易出现了，他写道："通过选择工具和它们的数量指数，绘制任何价差和稳定价差的等距通道。在通道的顶部--卖出，在底部--买入，这就是所有的智慧。
唯一要做的是解决传播扩散的问题，并使其重生为一种趋势。
平均分配一个破损的摊位是一项非常不容易的任务。
所选乐器和音量有时必须多次改变
在价差上做方向性的交易比做均值回归的交易要好，这一点已经被反复强调过了。
通过人为地定位通道来处理数量，比货币抵押贷款还糟糕。
阅读该主题...
我发现下面这句话：
hrenfx给图表的属性是低分散性。我到底应该给图表什么属性？
尽量减少分散是一个非常相对的事情，并不总是有用的。
一般来说，优化标准 可以是任何，没有 "正确 "的方法。
这完全取决于你要交易的是什么模型
如果我们想突破波动性，合乎逻辑的做法是钳制波动性，在投资组合中叠加负相关。
然后，例如，在大新闻之前建立一个短周期的，并以硬核的方式上升的
有可能折合正相关，并将趋势挤压在反弹交易的优化区间内
你可以用不对称功能设置初始运动，并等待修正阶段。
你可以无视一切，建立一群传播者，像小丑一样在前线过滤他们，在第二次到来的时候
你可以像前使徒时期的圣尼古拉那样，硬着头皮把传播的内容堆积起来。
也就是说，对于不同的模型，会有不同的目标函数和不同的优化标准
....尊敬的各位晚辈，您的晚辈威仪专家
这是一种非常粗鲁和低效的做法！这也是一个非常重要的原因。
例如，像Activetrades这样的经纪商对法郎的保证金为1：25。
很明显，用这种方法选择法郎对的手数将是一个很大的扭曲，其余为1:100。
你不应该根据保证金来计算手数；根据头寸价值来计算要好得多，这就是它的做法。
1.我们通过回归系数的模数来计算合同价值上的收盘价的乘积之和
2. 计算数量的乘数，作为投资组合的期望值与上述数额的比率
3. 使用乘法器和四舍五入对批次进行规范化处理（将根数转化为批次）。
可以采用其他方法来配给，例如，在特定的波动渠道中配给。
但在这种情况下，未压缩的工具的波动峰值可能会更高，而压缩的工具的波动峰值则更低。
价格对数是一种无用的学术倒错
我可以给你看一个例子吗？
给你。
double total_value=0; // зануляем объем
for(int i=0; i<total; i++) // перебираем все инструменты
total_value += closing[i] * ContractValue(SYMBOLS[i],limit_time,timeframe) * MathAbs(LOTS[i]); // считаем объем для i-ого инструмента, ContractValue - функция оценки контрактов
if(total_value==0) { Alert("Incorrect volume scaling!"); error=true; first_run=false; return; } // сообщаем об ошибке если ноль, мало ли
scale_volume=portfolio_value/total_value; // определяем множитель
for(int i=0; i<total; i++) // снова перебираем все инструменты
LOTS[i]=NormalizeDouble(LOTS[i]*scale_volume,lots_digits); // рассчитываем лоты
transcendreamer:
但后来发现，我们是通过比例系数线性地将所有回归系数带到投资组合的价值上。但根据我的理解，在理想情况下，我们希望股权图尽可能地接近合成图，而这种方法却不是这样的。
一般说来，3种资产的公平性公式。
股本=成交量[1]*价格[1]*1手的成本+成交量[2]*价格[2]*1手的成本+成交量[2]*价格[2]*1手的成本
而在简单线性回归的情况下的合成图
spread= a*Price[1]+b*Price[2]+c*Price[3]
I.e.
成交量[1]=a/(1手股票的成本1)
成交量[2]=b/(1手股票2的成本)
成交量[3]=c/(1手股票3的成本)
但这是假设我们已经寻找了回归Price[1]=b/a*Price[2]+c/a*Price[3]。
如果我们不采取纯粹的价格，而是将其分解为一个函数基础，以其最简单的形式（基础{x;sinx}）价格[1]=A（价格[2]+a*sin（2*PI*b*价格[2]））+B（价格[3]+c*sin（2*PI*d*价格[3])
(现在如何找到这样一个函数的最佳系数a,b,c,d并不重要，只是这个方法本身很有趣)
现在为了平衡勾股，我们需要把系数非线性地带到地段。
成交量[2]=A(价格[2]+a*sin(2*PI*b*价格[2]))/(1手股票的成本2)
成交量[3]=B(价格[3]+c*sin(2*PI*d*价格[3]))/(1手股票3的成本)
也就是说，系数不是恒定的，当价格变化时，有必要一直重新平衡数量。
请告诉我，我哪里错了。
以及如何在很多地方找到系数，为价差开仓，其中不同的不总是线性功能依赖被搜索到？
或者我们不关心函数依赖关系本身（它可以是任何东西），而回归系数A,B通过投资组合价值（和手数价值）的转换线性地转化为手数系统？
kirill_K:
...
不，这不是真的，我对所有的回归比率使用单一的比例乘数，所以批次比率尽可能地对应于原始比率，偏差只有在四舍五入到0.01（最小批次）时才有误差，而LOT[i] = ROOT[i] * scale_volume，其中LOT[i] 是第y个批次，ROOT[i] 是第y个根， scale_volume并不违反比率的结构。当然，从理论上讲，可以选择地段来 "猜测 "市场阶段并改善投资组合，但在这种情况下，回归模型 就失去了意义，最好是分别分析各种工具，这将是多工具交易的一个变种，这也是投资组合方法的一部分，但属于另一个分支。
超越梦想者。
你和我只是对合成物有不同的看法。一般来说，我已经弄清楚了如何使用动态系数。
我运行了Portfolio Optimizer的代码（虽然我从来没有用MQL编写过）。你的合成公式与Equity相同（除了四舍五入），回归是使用Equity数据建立的。而合成公式已经通过ContractValue对利润[i] 进行了大量转换。
但是，如果我们愿意的话，我们可以在合成公式中加入随机的依赖性和各种周期等，而且这些依赖性并不总是线性的。而在一般情况下，我们需要找到这种尽可能保持距离的合成特征。 当建立一个简单的线性回归时，我们的渠道（由方差概述）很快就会崩溃，因为它受到合成公式中未计算的成分的影响，这导致误差迅速积累。因此，你有一个特定案例的实施。
无论如何，感谢你的反馈。
我这里有一个测试版本--））））。