Tema: nulo

Fortalezca la psicología comercial con el valor esperado: cómo nunca perder otra vez Esto es una especie de continuación de la publicación de requisitos de ingresos. Brevemente mencioné el valor esperado allí en términos de alcanzar sus metas diarias, pero hoy quería hablar sobre los beneficios de saber que tiene el valor esperado en su psicología comercial, especialmente cuando se trata de intercambiar sistemas de bajo impacto. Para aquellos que olvidaron: Valor esperado = (Recompensa * Porcentaje de victorias) - (Riesgo * Perder tasa) Ahora, para que este número sea preciso, debe verificar realmente su sistema para que pueda confiar en los datos que le brinda. Este número es hermoso. Cuando es preciso, es el mejor amigo de tu psique, sin embargo, si es inexacto, puede ser tu peor enemigo. Este número básicamente le dice lo que hace cada vez que realiza una transacción con ese sistema, pero como un LTV (valor de tiempo de vida de un cliente) para un negocio de servicios o algo similar. El LTV no significa que obtendrá mucho de ese cliente exacto, pero sí significa que eso es lo que gana por cada nuevo cliente que ingresa con el tiempo. Lo mismo con EV. El EV no tiene nada que ver con el resultado de una sola operación. Simplemente representa lo que hace por cada operación realizada a lo largo del tiempo. Un sistema que comercializo tiene un valor esperado del 42% cualquiera que sea el riesgo en una operación. Esto proporciona una gran convicción cuando se negocia porque sé que siempre que ingrese a la configuración correctamente, independientemente del resultado de esa operación en particular, agrego el 42% de lo que sea que el riesgo regrese a mi cuenta, en algún momento posterior. Si conoce sus números y son precisos, nunca perderá una operación.

2 Adjunto (s) La aplicación más simple para la distribución de tiempo de mecha de aperturacierre es una idea bastante antigua. Yo y otros lo interpretamos en uno de los juegos más antiguos de ejecución gag @forosforex(increíble eegia de Merlín). Como la mecha abierta (que por definición es un retroceso en la dirección contraria de un candelabro) ocurre con alta probabilidad en la primera mitad y la mecha cerrada en la segunda mitad de la vida de una vela, se puede observar el altobajo creado durante la primera mitad y luego comprarvender si se excede ese altobajo. Sin embargo, eso requiere que las ocurrencias de los tiempos de mecha abiertacerrada sean independientes entre sí, de modo que la distribución del tiempo de ocurrencia sea realmente a nuestro favor. Por lo tanto, creé un histograma 3D para mostrar la relación de tiempos de mecha abiertos y cercanos. Está a nuestro favor, así la idea podría aplicarse (aunque esta no es la intención que tengo con los análisis). Sin embargo, es una explicación lógica por qué la separación de un díahoralo que sea TF en dos subdivisiones podría ser útil ... PD: ... y si ninguna de las últimas velas x2 fue superiorinferior a la más altamás baja línea, entonces a menudo es una buena idea cambiar en la dirección de la línea más bajamás alta.

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nullEntrevista realmente interesante.

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No te limites a marcar los datos ya sea imo.

¿Cómo debo interpretarlo? ¿Se refiere a la definición de tendencia en candeleros M1 (o incluso superiores)? Por cierto, no creo que utilices la distribución multidimensional, pero sí más después del reconocimientoclasificación de patrones (algo así como: si el premio cruzó 0 entre [x1, x2] ticks y la distancia del hoyo dentro de [y1, y2]) ya cruzado entre [z1, z2] veces y el comercio está en la dirección de la tendencia, [t1 gt; 0.8], luego el comercio). Ahora cambié mi código para corregir las suposiciones incorrectas. Esta vez miré los tics GU por el tiempo entre las 9:00 y las 10:00 (GMT) durante dos semanas. El tamaño de muestra es gt; 50,000 y por lo tanto lo suficientemente grande como para obtener medidas confiables. Esto es exactamente lo que hice: Comience con i-th tick y observe su premio (abierto) Mire el (i 499) -th tick y no el premio (cerrado) Determine el tick más alto y más bajo para el intervalo [i: i 499] Determine si primero ocurrió lo primero o lo alto Calcule la longitud de la mecha abierta y la longitud de la mecha de cierre (abra lt; cierre: abra la longitud de la mecha = abierta - baja, cierre la longitud de la mecha = alta - cierre; viceversa para abrir gt; cerrar) Tenga en cuenta el tiempo para el alto y el bajo (medido en las # marcas ocurridas desde la barra i) Cuente con qué frecuencia el premio cruza el premio abierto (en la dirección del alto o bajo, dependiendo de que ocurrió último) Determine el tiempo (medido como tic tac vez) de la última cruz abierta en la dirección de la ocurrencia del último picofondo (altobajo) Repita el procedimiento para el próximo tic (el tic t i 1) Las distribuciones de las 6 medidas se muestran a continuación. Como estoy interesado en intercambiar cruces de líneas abiertas, borré las 0 ocurrencias de tiempopremio de las estadísticas y solo las imprimí. los histogramas para tiempos, #ocurrencias y premios gt; 0. Aunque los resultados son similares a las imágenes que publicó Sis.yphus en la página 1, puedo ver algunas diferencias. Además, hay algunas diferencias que todavía no entiendo. ¿Por qué mostrar las distribuciones de picos y distancias de pits en el mismo eje x que las otras parcelas? ¿Por qué la distribución pico de tiempodistancia es muy diferente en comparación con mis distribuciones Close wick? ¿Qué pasa con la diferencia en cruces de línea 0 y cruces de línea abierta? Si alguien está interesado en mi código R, puedo publicarlo aquí ...

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{quote} Gracias por aclarar estos puntos. Estoy trabajando en ello y publicaré mis resultados para datos de ticks mañana. Quizás entonces podamos discutir cómo usar esta información. He pensado que la mejor manera sería observar las distribuciones de probabilidad en 5 dimensiones (probabilidad de pozo observadohora pico y distancia del premio, así como # de cruces de 0 líneas y tiempos de 0 líneas).

Esperando ansiosamente. No te limites a marcar los datos ya sea imo. Aquí está lo que suelo ver en términos de la cantidad de 0 líneas cruzadas.

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Sé que sabes que las suposiciones que hiciste eran incorrectas. Todavía quería compartir algunas ideas sobre ellos. {quote} Esto nunca será cierto ya que la volatilidad nunca es constante. Es malo revertir y siempre fluye. Sin embargo, como se trata de una reversión grave, puede esperar con seguridad que se contraiga cuando se haya expandido durante un tiempo, y viceversa. Entonces, si sus ventanas no incluyen todas las sesiones, notará una gran diferencia en las distribuciones durante las sesiones de bajo y alto volumen. {quote} Es bajo para una vela alcista que casi siempre se forma ...

Gracias por aclarar estos puntos. Estoy trabajando en ello y publicaré mis resultados para datos de ticks mañana. Quizás entonces podamos discutir cómo usar esta información. He pensado que la mejor manera sería observar las distribuciones de probabilidad en 5 dimensiones (probabilidad de pozo observadohora pico y distancia del premio, así como # de cruces de 0 líneas y tiempos de 0 líneas).

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Gran hilo, hermana. Desearía tener tu conocimiento de estadísticas.

Gracias por el comentario Hannover. Con tu experiencia de codificación y conocimiento general del mercado, sé que en el fondo ya lo haces en algún lugar allí

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Esta imagen es increíble. No por lo que obviamente representa, sino por el mensaje oculto dentro de él.