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楼主: hefeiddd

一个笨蛋的股指交易记录-------地狱级炒手

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 楼主| 发表于 2008-1-28 21:55 | 显示全部楼层

4H MACD交易策略专贴

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主要的MACD形态主要的MACD形态
附件 L9 Major MACD Signals CN.pdf (68.11 KB) 2008-1-15 09:21, 下载次数: 251





区间振荡的节奏区间振荡的节奏
附件 Range Bound Rhythm.pdf (102.11 KB) 2008-1-15 09:29, 下载次数: 250




区间振荡交易法区间振荡交易法
附件 Range Bound Trading.pdf (44.83 KB) 2008-1-15 09:33, 下载次数: 111





我来贴一个分形指标,从云开的贴子里偷来的。http://www.fx998.cn8 M5 Z% r/ ]2 T% y, F' h

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 楼主| 发表于 2008-1-28 22:07 | 显示全部楼层

LCYC短线交易系统,每日轻松赚300点以上

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      做多: M15主图出现绿色箭头,Laguerre-ACS1蓝色指标向上穿过0.15线,StochHistogram向上穿过0轴红色变成绿色,RSI向上穿过50线,KDJ向上,MACD向上为开仓条件
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       做空: M15主图出现红色箭头,Laguerre-ACS1蓝色指标向下穿过0.85线,StochHistogram向下穿过0轴绿色变成红色,RSI向下穿过50线,KDJ向下,MACD向下为开仓条件http://www.fx998.cn3 |% M2 f8 y' o% O

、进取形http://www.fx998.cn$ e# u+ P8 ]4 q( F8 [3 T% @

      做多: M5主图出现绿色箭头,Laguerre-ACS1蓝色指标向上穿过0.15线,StochHistogram向上穿过0轴红色变成绿色,RSI向上穿过50线,KDJ向上,MACD向上为开仓条件http://www.fx998.cn# F6 @7 W& l- Y* g1 u) f1 G

     做空: M5主图出现红色箭头,Laguerre-ACS1蓝色指标向下穿过0.85线,StochHistogram向下穿过0轴绿色变成红色,RSI向下穿过50线,KDJ向下,MACD向下为开仓条件http://www.fx998.cn8 g/ T$ m- d+ l; a7 I& l
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       进取形进场后,当M15图再出现开仓信号后可以顺势力加码
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五、平仓条件

    做多平仓:当交易时段Laguerre-ACS1红色指标向下穿过0.85线,或者RSI向下穿过50线时平仓http://www.fx998.cn1 G9 c8 b: L8 O$ {, Q- P2 H
    做空平仓:当交易时段Laguerre-ACS1红色指标向上穿过0.15线,或者RSI向上穿过50线时平仓http://www.fx998.cn- W1 C- P: k- c, ^! G* i9 Y
    进场后目标价位可以参考主图的日支撑阻力线,移动止损30点,或者参考M15图上的小红点
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六、止损http://www.fx998.cn4 E0 O* K' k( n+ i
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20点止损加上平台点差,或者参考箭头出现时之前的高低点http://www.fx998.cn8 d4 z1 C- i. y: X/ n5 W  e0 ]
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将.EX4文件放在MT4文件夹的experts\indicators里面
将.TPL文件放在MT4文件夹的templates 里面,重新打开MT4软件加载lcyc system v1.0.tpl模板http://www.fx998.cn8 P' o* s6 k0 T: S' B6 t4 g
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欢迎大家提出意见建议交流改进
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 楼主| 发表于 2008-1-28 22:21 | 显示全部楼层

世界第一的自动交易系统!感叹!

大家自己看吧(在线演示),11月09日到今天11个交易日净值从10000到77701,看那帐单只有感叹两字!
火线有不少汇友干脆跟单了( D; _3 E: f; H) c2 S& U2 v, ~0 p" p1 u
希望有程序高手可以模仿个出来,研究下那系统的原理。人工下单太落后啦。http://www.fx998.cn6 ^" `+ X8 q1 e
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51350542007.11.21 11:04buy1.80eurusd1.47971.47370.00002007.11.22 07:291.48621 170.00
51369182007.11.21 15:13sell5.00eurusd1.48301.48901.47502007.11.21 17:501.48300.00
51369782007.11.21 15:23sell5.00eurusd1.48291.48891.47592007.11.21 17:581.48290.00
51378282007.11.21 17:50buy5.00eurusd1.48291.47691.49092007.11.22 05:521.48611 600.00
51378722007.11.21 17:59buy5.00eurusd1.48281.47681.48982007.11.22 05:551.48601 600.00
51404122007.11.22 05:54sell5.00eurusd1.48601.49201.47802007.11.22 09:351.48281 600.00
  盈/亏: 67 851.20  信用额: 10 000.0077 851.20




估计这是一个多周期复合系统
止损大约60点,止赢分60、70、80、90和跟踪止损结合。
分别附上多单和空单两张图表http://www.fx998.cn' P9 l5 M* H0 m- O4 f
其中多单第一笔交易因版面关系省略。。。
附件 buy.gif (55.54 KB) 2007-11-23 08:50

sell.gif (54.88 KB) 2007-11-23 08:50





令人惊叹!!
附件 11-22.gif (37.25 KB) 2007-11-23 09:04







再来一图。。。
7 }4 m( c( t0 I6 M8 b- Mhttp://www.fx998.cnhttp://www.fx998.cn! l! d" F. e; Z  y
哈哈,真可惜没有人卖这种程序,否则我买两份,用一份,再存档一份
" P% Y8 r3 O+ Q) jhttp://www.fx998.cn
: J6 m% n) U* e( r& A+ \' y7 mhttp://www.fx998.cn[ 本帖最后由 wsry888 于 2007-11-23 09:14 编辑 ]
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初步研究了一下,先抛开它的资金管理不说,仅从入场点和出场点来看,某些地方很像均线系统,比如有的单子持仓时间很长,达十数个小时,典型的均线趋势跟踪的特性http://www.fx998.cn. A7 @+ ~' z: u7 \  ~
但有的单子却很短,十几分钟的,几十分钟的都有,并且是盈利的!属于抄底和抄顶一类,这与均线系统在震荡市中会不断亏损的特征相违背,并且它的成功率很高,而这亦是均线系统所做不到的http://www.fx998.cn5 t; p! o, n, q$ B5 q( @0 a
是否结合了多周期,暂时无法定论http://www.fx998.cn9 A. Y2 J! \: \' p

另一个特点它的加码,不论亏损还是盈利,都有逐步加码的特征,同一方向最多加三次,加码间隔时间一般是几分钟,也有上1小时的。。。加码的根据是什么?现在也无法推断,但从有的单子无后续加码单来看,应该也是根据交易信号







老大,它是是神经网络模型在外汇交易中的应用,和均线无关




大致说一下他ea的思路
www.fx998.cn% O/ N: k! v1 e4 l% P
这是一个以神经网络为模型的EA系统,神经网络是人工智能和机器学习领域的一个成熟的解决建立非线性映射的工具,Olexandr当然没有提供进一步细节,但据我估计他采用神经网络是对趋势进行分类来界定和预测现在及未来的趋势状态。任何一个ANN都需要弄清楚它的输入是什么,而它的输入就是以Moving average为主的数据组成的样本,将前面一段时间已知的趋势及ma等组成的一系列训练样本输入Ann,采用一些算法(如梯度下降)训练此ANN,从而使该ANN达到最佳拟合状态。然后使用该ANN所提供的当前趋势的预测结合一些具体开仓算法进行交易。http://www.fx998.cn# \! U6 F% q5 W+ Y$ n" i

关于资金管理,该ea采用的是:最初把所有资金一分为三,每一份由该EA中的一个子系统独立控制,自负盈亏。每个子系统再根据所赢得利润成比例增大开仓量。这就是能看到可能会同时有三单的原因。 之所以是三单,一是因为ATC2007规定最多开三单,二是因为可能根据不同参数和特性建立多个最优ANN,一个ANN成一个子系统。http://www.fx998.cn8 ^4 U  n4 o' C! l: a6 D. z- k
http://www.fx998.cn7 T, E" A" u+ ^  ]: _6 \8 p# \6 H
我是研究这个方向的,这次使用机器学习的ea能够在这次大赛上如此成功,使我感觉到了这个领域的巨大潜力。http://www


今天找资料了解了一下什么是人工神经网络模型,有点明白,就是一个模仿人类大脑的能够根据环境不断自我学习的非线性系统,也就是真正意义上的人工智能
.fx998.cn! H7 z# @/ s/ P# C1 v
把这个用到外汇上还真是有点汗http://www.fx998.cn/ D# H0 P( C8 T
http://www.fx998.cn" @. z# y2 M$ r' m3 w, ?* v
目前的人工智能系统有一个缺点就是需要大量输入数据的学习才能不断提高输出的正确率,在大赛的网页上写明这个EA的操作周期是1分钟,也证明了这一点http://www.fx998.cn# u5 O% ^( z9 H6 Y( q

:此次锦标赛时间是10月1日开始的,而他的系统直到11月9日才下的第一单,也足以说明前面的大量时间都用来对数据进行学习和训练,





没啥,我这有BP网络神经系统的EXCEL插件,拿回去把几年的数据M1数据放进去学习
http://www.fx998.cn5 a" r( k! m! X! [. p$ y
软件会提示过期,功能受限制时,把系统时间提前2年即可
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下载官方的MT4 http://www.fx998.cn6 j  S8 d8 x4 V$ b
交易服务器的地址为 demo.metaquotes.net:443http://www.fx998.cn3 A: Q& d: t" t! S

帐号就是个人编号
参观密码都是MetaTrader
.fx998.cn  I8 r+ y5 t4 b' D9 u; ]
登录就可以看了




又研究了它下的一个单子,觉得如果是依据1分钟均线操作的话,有点忽悠了。。。
* d; [" F. M7 x/ t$ C5 Qhttp://www.fx998.cn
9 l" H' D& t+ t% hhttp://www.fx998.cn







10月1日开始交易的.
不是什么神经网络系统. http://www.fx998.cn8 d: e% Z: _# O
系统参考了5m, 15m, 1H等周期下单.

大家别被神经网络给迷惑了而放弃基本功.  http://www.fx998.cn; h; j% L( g3 p$ P
简单就是美.

下面是10月1日3张赢利单的15m和1h周期复盘.http://www.fx998.cn& R$ t" k: _- D
http://www.fx998.cn1 G# j! V4 V! p! E1 }. ~9 x
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 楼主| 发表于 2008-1-28 22:22 | 显示全部楼层

世界第一的自动交易系统!感叹!

下面是10月1日3张亏损单的15m和1h周期复盘.
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 楼主| 发表于 2008-1-28 22:24 | 显示全部楼层

世界第一的自动交易系统!感叹!

下面是11月23日还未结束的2张单的5m, 15m和1h图.http://www.fx998.cn  f( p9 @% e; F" Z
其中红色的竖线是下单时间.
附件 xx4.gif (11.61 KB) 2007-11-24 23:39

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 楼主| 发表于 2008-1-28 22:28 | 显示全部楼层

世界第一的自动交易系统!感叹!

自动翻译的结果I think you can honor the winner. My sincere congratulations and wishes for continued success. It is a pity that killed inriga, even though you can guess what will be the end result and observe good trade expert) and the tail can be to sit down near duplicating the transaction)) http://www.fx998.cn& `6 i- D- U3 R
http://www.fx998.cn( b  S' k7 X! _% Z2 S" B( C
They also wanted to send a soccer expert working on the same principle, the judges because you describing, well, very simply do not seem to be able to sleep in regulation time testing while maintaining sufficient revenue (programmer can nikudyshny may theory is not enough). And then, and it does rats, postponed its finding in oblat MM ... But looking at your adviser, returned to the development, THANK YOU. Thanks to you, faith in the correctness of the approach has achieved very good results. http://www.fx998.cn4 m8 S* U4 e3 W" J# R: {

asking a few questions: http://www.fx998.cn6 k! J7 [6 |( `& \- s- F8 K8 p$ ^
http://www.fx998.cn7 H8 H$ t" }3 U: e6 x
1. How consuming algorithm, that is for instance, how long it took passage in the annual Tester? To me, this was a serious setback for participation in the championship and for the training adviser.

. What you are using FF, judging from the activity or export not only smaller? I like intense experts, more fun and they like me closer, but I have a "shots" goes to the detriment of profitability) http://www.fx998.cn& d, P6 c2 {6 Y& s
http://www.fx998.cn& T7 J: x6 y5 v) ~0 o+ E9 q) G
I apologize in advance if any of my questions seem alpenglow and you violate your intellectual property (although not tried runoff beyond decency:)), and of course the floodplain if they do not receive a response.
.cn2 f& ^1 `' M6 b; F' Q
Again, good luck and associated trends.
使你能猜得出会产生什么样的最终结果,并注意保持良好的贸易问题专家)和尾部可以坐下来不久的重复交易) ) http://www.fx998.cn* X! b+ v& z8 g, z6 N
http://www.fx998.cn4 Y: d2 g5 {% l
他们还希望派遣一个足球专家工作于同一原则下,法官,因为你的描述,那么很简单,似乎也不可以放心睡大觉,在调整时间的测试,同时保持足够的收入(程序员可以nikudyshny可能的理论是不够的) 。然后,它本身的影响,推迟了寻找在oblat毫米...但看到你的顾问,回国发展了,谢谢。感谢你,在信仰的正确性的做法已经取得了很好的效果。 http://www.fx998.cn3 b" z; d# p' D

尝试问了几个问题:
。如何消耗算法,即比如,如何多长时间才能通过,并在年度测试仪吗?对我来说,这是一个严重的挫折,为参加比赛,并为培训顾问。
www.fx998.cn# p6 N) Q% O* r% `
2 。你使用的法郎,从活动或出口不仅规模较小?我喜欢激烈的专家,更有趣,而且他们和我一样密切,但我有一"枪"去损害利润率) http://www.fx998.cn5 W9 ?' w# |( p+ |1 _

我很抱歉预先如果有我的问题,似乎alpenglow和你违反了你的知识产权(虽然没有尝试径流超越体统: ) ) ,当然还有漫滩,如果他们没有得到回应。
再次,好运和相关发展趋势。






一篇访谈Hello, Olexandr. Could you tell us a little about yourself? When and how did you start trading?
7 o9 `8 g0 M; ^http://www.fx998.cnI'm 41 and Cand. Sc. (Physics and Mathematics), so I had all necessary foundations for trading. I've been trading forex for one and a half years. However, I have traded binary options on currency for three years. Methods forecasting currency exchange rate changes are absolutely the same for both spheres of trading, so I did not have to retrain myself.
  [9 e9 g( d; ?* r/ X5 `! X, {; Mhttp://www.fx998.cnhttp://www.fx998.cn$ M! {* n3 }# `" d5 A% }
When and for what reason did you become interested in automated trading? What are your achievements in this field?http://www.fx998.cn( R8 T' j+ F8 e
I wanted to automate trading even when I was trading options. I opened 15-20 positions daily, and I had to do it all manually. However, that trading platform did not allow automated trading, unfortunately. When went to forex, I decided immediately that I would only trade on a platform that enables automated trading. So MetaTrader met my needs ideally.http://www.fx998.cn" E( j, f# b3 I! g: L/ h# L  p

- O/ t2 ]8 K% Nhttp://www.fx998.cnIn summer 2006, I saw an advertisement for Automated Trading Championship 2006 and decided to learn MQL4 and try to participate in it. Fortunately, I code well in С++, so I wrote the first Expert Advisor in MQL4 within a week. Using that EA, I won a traders' contest conducted on demo accounts in one of Brokerage Companies.http://www.fx998.cn7 l; ]5 {; c+ {, k
http://www.fx998.cn) {/ V( b( O- o3 u
I wrote the second EA especially for ATC'2006. However, my experience was insufficient as related to what the difference is between testing and real conditions. This is why my EA contained some errors and took only the 113th place.
: @  J/ \2 ?* b. q% Q# q6 ]http://www.fx998.cnhttp://www.fx998.cn' h" K; l2 }4 v
Talking of Championship 2006, your Expert Advisor traded three currency pairs that time - EURUSD, GBPUSD and USDJPY. The trading was profitable for only one of them, while two other pairs were weighting your deposit down. This time, your EA trade only one pair, EURUSD. Have you concluded that it is better to trade only one pair?http://www.fx998.cn8 I! I  D/ C+ _4 d- Q2 M: R/ c
I have an absolutely different system this year. It has nothing in common with the last-year one. It works on EURUSD best of all.
! O/ [& L# Y9 f$ q3 d6 V# B7 Z8 ?  Xhttp://www.fx998.cnhttp://www.fx998.cn; I/ P' b8 n+ r
You EA made over 900 trades during Championship 2006. Your present EA has closed 144 positions within the first month of the contest. So we can say that your new strategy trades very actively, too. Or has your approach changed all the same?
6 m1 ^: x9 Q1 F6 Q0 {: U7 J8 K' `' Whttp://www.fx998.cnYes, it has. The last-year system can be called scalping. However, I have revised my position towards this trading technique since that Championship. My present system is based on absolutely different principles. The real number of my trades at the present Championship can be with every reason divided by three, since I'm using three strongly correlated subsystems. Thus, it makes approximately two trades per day. Not too much.
1 y, m  W3 [' phttp://www.fx998.cn
. U: _6 t$ m2 f4 W* O. Khttp://www.fx998.cnSummarizing your participation in ATC'2006, could you tell us what it has taught you? What conclusions have you made and what exactly has influenced them?http://www.fx998.cn9 ]8 |4 J7 z6 L) `' s* G
First of all, it taught me that the results of scalping EAs may be as different as day and night in Tester, on a demo account or in real trading, as well as they are different for different brokers. So such strategies are unfit for a long-term and stable trading forex.
( L( f& ?  V  J: B. D  [http://www.fx998.cnhttp://www.fx998.cn5 ]* `9 R* R. k
You wrote on your Participant's page that you were using neural networks in your EA. How complicated is such an EA? What is more difficult to create - an optimal neural network or the Expert Advisor's algorithm?
6 N# h( q" x6 o5 Rhttp://www.fx998.cnA neural network that forecasts the changes in exchange rates and a trading algorithm are inseparable, they belong each other. Indeed, the Expert Advisor is very complicated. This trading system was first developed in С++, tested and optimized. Only after that, it was re-written in MQL4 and debugged.
4 g  m) w* s* B9 K1 L" Ahttp://www.fx998.cn
8 n  V3 {! Z; W1 \0 r2 X. |http://www.fx998.cnOlexandr, why did you write the program in С++ and then re-write in MQL4?
( c. Y2 R# }) _1 x- ?$ A" f/ nhttp://www.fx998.cnMQL4 will, for objective reasons, will never be able to compete with C++ in performance, whereas the program operating speed is a very important factor for neural networks. However, there is a more important thing - debugging means available in С++. This accelerates coding of complicated programs.
" ]. V/ i5 t# h3 s2 q, `2 jhttp://www.fx998.cnhttp://www.fx998.cn' b2 `  M7 d6 n- q# }' K* m! T) t9 N$ I
What do you input in a neural network: indicator readings or a certain set of prices on a certain interval/timeframe?http://www.fx998.cn. J5 D, P9 D+ D: I; I7 n
Readings of indicators developed especially for this trading system. I won't give more details now. The only thing I can say is that they combine some moving averages.
$ W$ d- _# c$ {1 F% l. e, @http://www.fx998.cn
/ D' I! L8 m( i8 thttp://www.fx998.cnYou informed above that your EA consisted of three subsystems. Is it an implementation of the so-called "committee of neural networks"?
. m& J4 _5 x6 w3 x4 k: Z1 Fhttp://www.fx998.cnNo, it is not a "committee". These are three independent subsystems. No one of them "sees" what other subsystems are doing. Committee of neural networks can be a possible development of my EA in future.http://www.fx998.cn$ h$ N, X" v# u5 m$ x5 i- p/ j0 N

3 l: C* W5 g! t0 c: A: Ahttp://www.fx998.cnAfter having optimized my trading system's Strategy Tester, I obtained a parameter space where the system produced good results. And, in order not to put all my eggs in one basket, I took from this space three sets of parameters to be optimized. I allocated 1/3 of the deposit for each subsystem at the very beginning. So each subsystem defines the volume of trades according to "its" balance. http://www.fx998.cn. z, l, s) Y' \; q" G. v

% |  h" S9 \  i! E2 a0 i! L9 ?4 n% L  Nhttp://www.fx998.cnAlthough the subsystems correlate strongly, I managed to achieve some diversification. Well, in a case one of the subsystems starts to lose its deposit for some reasons, two others can get the account out of losses.http://www.fx998.cn: Q$ m; {6 U4 c9 C6 i& c

: n8 A! e& z8 d. X+ Ghttp://www.fx998.cnYour EA opens positions with preset levels of Stop Loss and Take Profit, but the most of them are closed "by market". What is the reason for this: Does the position holding time run out or do the conditions of position opening "spoil"?
' N$ c) i/ t7 }5 \: z" G! {) [6 vhttp://www.fx998.cnNo, it has no relation to the time at all. Positions are closed when the probability of opposite trend increases.
# `" O7 y9 v% c, u* I* d) @6 z- Mhttp://www.fx998.cnhttp://www.fx998.cn. ]; T) @2 K; k. ?( t. u
Do you find this probability using moving averages?http://www.fx998.cn6 I5 b$ E$ ~4 c; _
Yes, I do. A certain set of moving averages is processed by a neural network. Then the neural network gives a forecast.
# A, V2 l$ [* B) F) chttp://www.fx998.cnhttp://www.fx998.cn. ?4 q$ e6 I# T5 F- Y5 A9 \: P5 ]
The position holding time average of your EA made a little more than 8 hours in October. Multiplying 144 orders by 8 hours and dividing the result by 24 hours (the duration of a day), we can see that your Expert Advisor had been "in the market" for 48 days in October. However, there were only 23 trade days in October. So it is no wonder that your EA was "in the market" practically all the time. Was it your purpose or is it a random side effect of optimization?http://www.fx998.cn% P8 d5 z3 y; p) K+ c
Well, it would be just too boring for me to observe my EA that is out of the market most of the time. It's a joke, of course. However, it was not my purpose, it happed so.
0 O- i* l0 T4 p2 }http://www.fx998.cn
7 a. v$ i& a$ _4 n$ ]3 ]/ k( k% ehttp://www.fx998.cnDo you visit other Participants' reports? Do statistical data on Participants' pages help you in any way?http://www.fx998.cn$ h2 o" c' N: M  F( u
Of course, I visit them and look through with much interest. The reports are very informative. The first thing I look at is the balance curve. It can provide you with 80% of information you need. Then I read the data - maximal drawdown, Profit Factor, etc.

.cnIn the Participants table, I would add the total volume, direction and currency of the current trades for each Participant to make it more illustrative.http://www.fx998.cn/ M. ]. s* J5 w* b5 f: s

Olexandr, who of your competitors could pretend to take Top Three places, in your opinion?
3 [' C( H1 Z+ G9 S/ c- {- W3 g, ~3 uhttp://www.fx998.cnLocations of the most Participants change so rapidly in the table that I find difficulty in naming real candidates.

.cnLet's imagine that you have won. How would you dispose your prize money, if it is not a secret?
There is no secret at all: I never estimate expenditures before I gain income.http://www.fx998.cn6 p5 z5 Q. d, N

Thank you very much for your interview, Olexandr. We wish you much success in automated trading.  
自动翻译的文字:http://www.fx998.cn9 |" M% [* q9 ~* E' Q1 |2 G0 D, U
你好, olexandr 。你能告诉我们一些关于你自己吗?何时及如何做,你就开始了吗? http://www.fx998.cn3 c) R5 K8 }* E5 V3 h, L
我41及cand 。资深大律师。 (物理和数学) ,因此我有一切必要的基础。我一直在外汇交易的,为1年半。不过,我有买卖二元期权的货币为三年。方法预测货币汇率的变化是绝对相同的两个领域中的交易,因此,我没有必要再培训自己。
U! j. l. D3 ^; q
何时及以什么理由,你有没有兴趣,在自动化交易?什么时候是你的成就,在这个领域呢? http://www.fx998.cn! b# |, f1 U2 }7 C3 G+ C
我想要实现自动化交易,甚至当我进行期权交易。我打开15-20阵地,每天,我不得不做这一切手工操作。不过,交易平台,不容许自动化交易,很可惜。当到汇市,我决定立即说,我只会贸易是一个平台,使自动化交易。所以metatrader满足我的需求理想的互补性。 http://www.fx998.cn+ G8 e! j3 q4 z
http://www.fx998.cn1 u! {7 d1 O. b1 W  f& Y8 o, U) X5 c
在2006年夏天,我看到了一个广告,为自动交易锦标赛2006年,并决定以学习mql4并设法积极参与。幸好,我码好с + + ,所以我写了第一个专家顾问mql4一个星期。使用电针,我赢得了贸易商竞赛进行了演示帐户中的一个经纪公司。
www.fx998.cn5 b# y# F- E2 Z6 ]
我写了第二次环境评估,尤其是atc'2006 。不过,我的经验是不够的,因为相关的有什么不同,是介乎测试和现实条件。这就是为什么我国环境包含了一些错误,并仅用了第113位。 http://www.fx998.cn( Z; a( g- [$ u' G7 y
http://www.fx998.cn- ^) n. ]! J0 h; Q  o# w
谈到锦标赛于2006年,你的专家顾问,买卖3个货币组合当时-欧元兑美元,英镑兑美元及美元兑日元。营运是盈利的只是其中一个原因,而其他两个组分别加权你存下来。这个时候,你的贸易环境,只有一对,欧元兑美元。你的结论是,它是更好的贸易只有一对?
我有一种完全不同的制度,在今年。它有什么共通点,与上期1 。该工程对欧元兑美元最棒的。 http://www.fx998.cn/ U. o1 ^. I1 l/ U( B$ q4 v

你环境作出了超过900名行业在锦标赛2006 。你的当前环境中已关闭144个职位,第一个月的竞赛。因此,我们可以说,你们的新的战略行业非常积极,太。或者你的做法,改变都是一样的吗? http://www.fx998.cn, u3 U% i& r. C6 k4 g3 i
是的,它有。上次年制可被称为黄牛。不过,我修改了我的立场,为实现这一交易技术,因为这冠军。我国现行的制度是根据完全不同的原则。真正的数目,我的行业,在目前这个冠军可与一切理由除以3 ,因为我用的三个密切相关的子系统。因此,它使大约两个行业外,每天。不是太多了。 http://www.fx998.cn" [! U3 j* }' M' c: S+ b( O

总结你们参与atc'2006 ,你能告诉我们什么,它给了你?结论如何,你提出的,究竟是影响了他们呢? http://www.fx998.cn. m2 v6 w3 h' E1 \
首先,它使我领悟到,结果黄牛紧急救护服务,可为不同的作为,日夜奋战在试车手,对一个演示帐户或在现实交易中,以及它们是不同的不同的经纪人。所以这种策略是不适合一个长远和稳定的外汇交易。 http://www.fx998.cn7 x8 l6 ]+ |/ m% \$ b) T

你写上你的参与者的页面,你用神经网络在你的环境。多么复杂的是这样一个环境?更甚的是,难以形成-一种优化神经网络或专家顾问的算法? http://www.fx998.cn2 O" }. {3 r3 j$ ]" z
人工神经网络预测汇率的变化和交易算法是分不开的,它们都属于对方。事实上,专家顾问,是非常复杂的。这个贸易体系是首次制定с + + ,测试及优化。只有之后,又重新写在mql4和调试。
www.fx998.cn) y3 x$ {5 \7 k& t$ u
olexandr ,为什么你写节目с + + ,然后再重新写在mql4 ?
mql4会,由于客观原因,将永远无法竞争与c +绩效,而程序运行速度是一个很重要的因素,为神经网络。但是,有一个更重要的东西-调试方法的情况下,在с + + 。这加速了编码的复杂程序。 http://www.fx998.cn* K8 a0 n* C4 K9 {% `9 O' g

你怎么投入,在一个神经网络:指标读数或某一个设定的价格在某一特定区间/时间表?
读的发展指标,特别是对于这个贸易体系。我不会提供更多的细节。我唯一能说的就是,他们结合了一些移动平均数。 http://www.fx998.cn8 y) D  u6 T6 A9 Q' F( U- E

向各位通报以上,你的环境评估包括三个子系统。这是一个实施了所谓的"委员会的神经网络" ? http://www.fx998.cn3 j& W6 b; G4 E: L' s
不,这不是一个"委员会" 。这是三个独立的子系统。没有人,他们"看见"什么其他子系统正在这样做。委员会的神经网络可以成为一个可能的发展,我的环境中的未来。 http://www.fx998.cn# \4 H% t* g0 s2 k# W

之后,优化我国贸易体系的战略测试,我获得了一个参数空间,让系统产生了良好的效果。 ,因此,为了不把我所有的鸡蛋放在一个篮子里,我曾从这个空间三套参数,以达到最优化。 i拨出1 / 3的存款为每个子系统,在开始的。所以每个子系统定义了量的行业,根据"它的"平衡。
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虽然子系统关联强烈,我设法取得一些多样化。那么,在一宗案件中的一个子系统,开始失去其存款因为某种原因,另外两人可以得到帐列亏损的局面。
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你的环境,开放的立场与预设层次的停损及获利,但他们大多是封闭的"市场" 。到底是什么原因:请问立场保温时间失控,或做条件的立场开幕的"溺爱"吗? http://www.fx998.cn; n7 k% U3 u% N+ C0 c
不,它没有任何关系的时候,在所有。阵地是封闭的概率相反的趋势增加。 http://www.fx998.cn5 s+ m3 Y3 L4 v- }: G

你觉得这个概率使用移动平均数? http://www.fx998.cn# `% m6 R5 }: v; \9 Y( w
是的,我做的。某套的移动平均数是处理由一个神经网络。那么,神经网络给出了一个预测。 http://www.fx998.cn$ i3 U, h4 m) p% K' u
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立场保温时间平均你的环境作出了略多于8小时,在10月份。乘以144的订单,由8个小时,并划分结果在24小时内(时间天) ,我们可以看到,你的专家顾问,就已经"在市场上"为48天,在10月。不过,当时只有23个交易天,在10月。因此,这也难怪,你的广告" ,在市场" ,几乎所有的时间。是不是你的目的,或者是一个随机产生的副作用优化?
那么,它会太枯燥,我以我的观察环境,即退出市场,大部分的时间。这是一个笑话,当然。不过,这不是我的目的,它happed 。
.fx998.cn1 C8 h( Q' H% R: r# `4 g
你访问其他参与者的报告呢?这样的统计数据,对参加培训的页面帮你以任何方式?



当然,我访问他们,并期待透过与兴趣不大。这些报告内容非常翔实。第一件事,我看是平衡曲线。它可为您提供80 %的你需要的信息。那么,我读数据-最大的缩编,利润因素等。 http://www.fx998.cn, [+ }6 h" K) H" X4 [8 [
http://www.fx998.cn) x5 W9 A# l) Q- m! H4 t  G
在参加表,我想补充一点,总量,方向和货币的当前行业为每名参加者,以使其更加说明问题。 http://www.fx998.cn5 B; `( a) U) V  O" m( Q
http://www.fx998.cn/ E; T# ?( G! v7 l+ E. r9 \
olexandr ,你的竞争对手能假装采取前三名的地方,您认为呢?



位置最与会者变化如此迅速,在表中,我觉得很难真正命名的候选人。 http://www.fx998.cn# ?9 u  l  m: p' n1 f
http://www.fx998.cn: H8 q7 W# U1 C! I* a% R% n
让我们想象你的胜利。你会如何处置你的奖金,如果它不是一个秘密?



有什么秘密,在所有的:我从来没有估计支出之前,我得到的收入。





我非常感谢你,为你的采访, olexandr 。我们祝愿你成功地自动交易。
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 楼主| 发表于 2008-1-28 22:38 | 显示全部楼层
matlab 参考
附件 MATLAB 神经网络工具箱函数.pdf (68.58 KB) 2007-11-29 08:49, 下载次数: 525
Matlab神经网络工具箱应用简介.pdf (266.05 KB) 2007-11-29 08:49, 下载次数: 3480




这几年Technical Analysis of Stocks & Commodities评出的最好的AI系统都是基于神经网络的。http://www.fx998.cn7 `2 C& U( W+ C' ~
http://www.fx998.cn% u( F+ ~  D' D
非专业的如果想用神经网络算法可以用matlab或者trading solution直接生成神经网络算法的dll文件,然后在MT4里面导入。
有兴趣的人可以看看这篇文章
www.fx998.cn* D# P5 B# s6 z+ m" ?
Price Forecasting Using Neural Networks
http://articles.mql4.com/461



看过这个帖子过,比较感兴趣,进行了一些研究:http://www.fx998.cn( y! I6 g* R( V; ~/ M
从交易历史单,可以看出EA内部分三部分工作,magic号分别为854、855、856,各子系统交易次数依次较少。截至11月20日,854子系统供交易138次,盈利91次,4次平价,共盈利44184;855子系统交易89次,盈利60次,3次持平共盈利42013;856子系统交易50次,盈利32次,1次持平,共盈利7912,由于时间关系,各子系统盈利点数、分布没有计算统计。从结果看,854子系统交易次数较多、成功率较高,平均持仓时间较短,应属于较激进的短线设置。
从11月20日以后,我编了个专门跟踪了854的小程序,跟踪了几天,感觉854并不是简单的均线交叉或穿越类系统,思路上可能包括依托某一参数指标(可能是均线)的一个突破和反弹想结合的一个短线系统。考虑作者应用的是概率神经网络进行优化参数,作者的优化模型可能认为,当行情突破某一“均线”后,继续前进和这一“均线”相关的一定距离的概率较大,同样,距某一均线一定距离后,回到这一均线的距离的概率较大。



最近我也跟踪研究了一下第一名的下单,认为至少有一个子系统是逆市策略。因为:http://www.fx998.cn, l% E& y' P+ X2 O* _
1,在明显是短线上涨的行情中做空,反过来也是一样。
,加死码,明摆是亏损还加码,当然,在止损的幅度内。

如果作者说他是运用均线这一点不是故意误导的话,那应该是测算价格与均线的距离,来预测回归的。



打开交易单的注释选项,作者用[0][1][2]三个标示标记了三个子系统。(跟单很方便^^)http://www.fx998.cn/ n1 n; Z) R9 Y, W  |. d8 K2 [$ ^
[0]=854,止损60,止赢80,期望收益0.40,综合获利能力最强。http://www.fx998.cn2 p  }- N% d: e+ S6 W
[1]=855,止损60,止赢70,期望收益0.46最高,但是交易数量少些,大概是[0]的2/3。
[2]=856,止损60,没有止赢,盈利能力较弱(相对而言)http://www.fx998.cn9 b# p( }+ m" f: K1 _- w* W/ }* S
止损止赢从开赛以来从没变过,应该是之前就设定好的。
(ps : 期望收益用 平均每单收益*胜率 - 平均每单亏损*(1-胜率)  计算的)http://www.fx998.cn" U# p8 W( d3 ^+ ]% D& c
他的帖子里有张图,对比了三个子系统和buy&hold的盈利曲线,有兴趣可以


统计了一下第一名的成绩如下,有信心的朋友可以去跟,我是跟了。http://www.fx998.cn9 T6 N, ~( D* n4 b% E1 q8 B' f

系统        盈利金额   亏损次数  错误率  盈利次数  正确率
cn854        53884        50            32%      106            68%http://www.fx998.cn4 ~; j1 G' Y" V0 R
855        44713        32            33%       66             67%
       5912          20            37%       34             63%



--------------------------------------------------------------------------------------------http://www.fx998.cn' C0 q& ?) r- n
总计      104509      102                         206









前些天把better的讨论全部看了一下(除了俄文的,),他用的是概率神经网络,和一般常见的BP神经网络不一样(当然,大同小异)。这种网络不需要反复训练,只要给出模版就能将输入的数据分类,所以速度很快,可以直接用mql4编程。根据他的回复,他的EA分成3个独立的部分,每部分使用的周期不一样(这些楼上的TZ们都仔细研究了的)。系统使用均线作为输入数据(一般不会在神经网络中直接使用价格,因为噪音太大,造成识别的误差很大,失误率也就大了)。但具体使用了几条均线,以及均线的长度,作者保密。我想这个系统中最难的部分应该是模版设计了。即需要告诉系统什么样的组合可以买,什么样的可以卖。根据该EA在比赛开始后有一段时间没有开单,猜测EA中有一部分程序会自动优化模版。


建议你再去看一下比赛的统计,http://championship.mql4.com/2007/cn
现在已经增长到$114,130.95,是第二名的2倍多了。至少目前还没暴露出过大的风险



2007自动交易锦标赛

http://championship.mql4.com/2007/cn


PNN似乎可行我用未来13天不跌破(当日最低价-atr/2)且能涨2atr建立了一个抄底模式,给出的信号似乎还不错。很多底都是左侧就出信号了,因为左侧先到。难怪Better的交易记录也有很多是左侧交易的。下一步重点研究信号过滤提高模式分类的成功率。这次的输入向量是:7,26,52日均线值,乖离率,斜率。谁能在细节上给点建议。比如建立什么样的模式更好,输入那些指标相关性比较大一点等等。
附件 2.gif (15.98 KB) 2008-1-3 23:54
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 楼主| 发表于 2008-1-28 22:42 | 显示全部楼层

顺势加码__我的系统总结

首先感谢火线,感谢司令,感谢法师,感谢蓝版,感谢所有指导过我帮助过我的好朋友.今天把自己的系统总结发出来让各位前辈批评指正.
金融市场中最迅速而安全的赚钱方法,就是尽早的察觉趋势的变化建立头寸,顺这趋势前进.http://www.fx998.cn' c4 ~5 `6 [8 u
我的系统的技术理念是基于道氏理论和均线理论.坚持一个原则永远<右侧交易>,运用顺势加码,移动止损的理念从中获取属于自己的利润.http://www.fx998.cn1 ]" g$ f# L$ W# S1 @6 F$ g' H
道氏理论的几个基本要点:

1.他不会告诉你变动发生的原因,但可以显示变动前的征兆. 他无法告诉你未来势必将如何发展,但可以提供未来较可能的发展概况.
http://www.fx998.cn/ `4 h8 L3 M" {, g1 @5 M$ [; m
假设1.人为操纵:指数每天的波动可能受到人为的操纵,次级折返走势也可能受到这方面有限的影响,但主要趋势绝对不会受到人为的操纵
http://www.fx998.cn; G. o" K2 p' A2 P) o  F; u+ y" N
http://www.fx998.cn* ^) J( H0 ]& o- r) _
假设2.市场指数会反应每一条信息:每一位对于金融事物有所了解的人,他所有的希望,失望与知识,都会反应在每天的价格波动上,基于这个缘故, 市场指数永远会适当地预期未来事件的影响.如果发生火灾或地震等自然灾害,市场指数也会迅速的加以评估.

http://www.fx998.cn) a) j% d/ P  Y) x1 W: x& G
假设3.这项理论并非不会错:道氏理论并不是一种万无一失而可以击败市场的系统.成功利用它协助投机行为,需要深入的研究,并客观地综合判断. 绝对不可以让一厢情愿的想法主导思考.
http://www.fx998.cn' g7 G3 A3 V& B' R+ e& |& S& I8 U
(市场的存在是为了促进交易,交易之所以会产生,是因为参与者对于价值的偏好与判断不相同.)
http://www.fx998.cn+ y1 d- d+ x$ ]) l5 ]) p
(市场指数具有预测能力,是因为它在统计上代表市场的共识这项共识是以钞票表达.终究来说,价格取决于人们的判断与偏好.)


定理1.道氏的三种走势:市场指数有三种走势,三者都可以同时出现.第一种走势最重要,他是主要趋势:整体向上或整体向下的走势而称为多头或空头市场, 期间可能长达数年.第二种走势最难以捉摸,他是次级的折返走势:他是主要多头市场中的重要下跌走势,或是主要空头市场中的反弹. 修正走势通常会持续三个星期至数个月.第三种走势通常较不重要,他是每天的波动走势.
http://www.fx998.cn' _- U) R5 k+ w* J& z# P2 ^4 r" G: x
(中期与短期趋势都是附属于长期趋势之中,唯有明白他们在长期趋势中的位置,才可以充分了解他们,并从中获力然而,如果希望精确掌握中期趋势,你必须了解它与长期(主要)趋势之间的关系.

)
http://www.fx998.cn( q2 ?% q+ y& B5 D8 @1 f
定理2.主要走势:主要走势代表整体的基本走势,通常称为多头或空头市场,持续事件可能在一年以内,是投机行为成功与否的重要因素.没有任何已知的方法可以预测主要走势的持续期限
http://www.fx998.cn: `4 N/ i+ y! P( y+ s9 F
均线理论的几个基本要点:
http://www.fx998.cn; \+ ?5 }1 o7 ~( F3 `
葛兰碧均线八法图(-18475-1-2.html)
http://www.fx998.cn6 Z% ]: A( S$ c* ?3 q. u7 r
http://www.fx998.cn1 F( A( D$ \! X. t' J" S. T* c
系统的组成http://www.fx998.cn0 P( W. b. ?0 L, v
1. 趋势的确定
. 建立指标系统http://www.fx998.cn7 O; D- A% O, C6 D1 R5 |. L  n/ \5 \
3
建立信号的发出规则和过滤假信号的规则http://www.fx998.cn; v0 u# P; Y% S+ i1 t3 r
4
根据规则复盘确定初步止盈止损及初步细节
* q3 _. S! a$ B
小仓实际操作
.fx998.cn) A6 c: `! @2 h& K( C
趋势的确立:
://www.fx998.cn' o/ E+ Q# R9 W
W1 D1 H4级别中的均线确立趋势
cnW1SMA200SMA30判断汇价在几周内的中长期趋势
cnD1SMA60SMA150判断汇价在日图的中长期趋势
.cn. _8 L) G' d; m2 _
建立指标系统

均线系统H4周期 SMA10 SMA 25 SMA50 SMA100 SMA 360http://www.fx998.cn: g9 _7 U; r1 T
http://www.fx998.cn1 S1 e" j7 y% B
D1
周期 SMA60 SMA150http://www.fx998.cn9 p5 r" X! {0 e/ F/ ]
http://www.fx998.cn5 _& Y% y0 L6 w) N- T; X- l3 G2 j
W1
周期SMA30 SMA200
支撑与阻力位:
       均线支撑与阻力http://www.fx998.cn+ f& U! i0 N; F1 t) }  I
        前期行情的高点与 低点与波段回调的高低点
.fx998.cn* i$ @- ?7 l3 R' \( C
建立信号的发出规则和过滤假信号的规则:
1.价格回调到日或周攻击均线附近建仓严格止损(1)
http://www.fx998.cn  e4 c3 Z  ~- b1 n1 A7 X
2.以价格突破H4D1W1级别的所有均线为前题. $下单周期$SMA25的信号为基准,价格突破MA10,MA25,MA50, 回调进场做单.SMA10为一波大行情后的加仓参考位
http://www.fx998.cn6 N" c! B( [! Y
盘整行情 盘整策率对待
www.fx998.cn2 n2 Z4 A- ?  r2 ~' K7 W6 d" J9 p" F. ^  F
在一波行情过后回调的时候利用均线与支撑阻力位判断高低点来波段操作
根据不同行情进行获利飘单或者执行“见好就收”的政策 资金安全第一

根据规则复盘 确定初步 止损加码

止损一般为 行情的启动点范围在80-100点之间 http://www.fx998.cn9 x- v# P2 L+ l% J. V' a- Z
SMA10为一波大行情后的加仓参考位
好了先写到这里吧!有些东西还再整理中,想到什么再发上来.有几张图明天补上.
请各位朋友各抒己见,交换思想.

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 楼主| 发表于 2008-1-28 22:47 | 显示全部楼层

恐怖的短线 50天900%盈利

cgp2006的个人空间
http://www.fx998.com/?6513



我在其他的论坛上看到的http://www.fx998.cn2 w$ j7 I3 Q) L, U3 V
----830日起始资金1000,截至到昨天1019日资金为10844.32,收益超过900%,共交易175笔,盈
174笔,亏损1笔,并且亏损的那1笔只亏损了1个点。服务器pmc,帐户617849,参观密码v4hemgm
不知道是谁的系统 为了追求成功率
有些单子明显是漂单,即使这样,成功率也很了不起,有没有高手分析一下!
[table][/table]

.cn& \" T! Q; R' W3 f/ [  O
[ 本帖最后由 scl 于 2007-10-20 20:22 编辑 ]
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小意思。

看看我的 http://bbs.fx998.cn/viewthread.p ... 5%E5%A4%B4%E7%9A%AE
[ 本帖最后由 阿勒锦 于 2007-10-20 20:38 编辑 ]
附件 Statement 200 times in 23 hours leverage 500.htm (113.86 KB) 2007-10-20 20:38, 下载次数: 259




这个不是剥头皮。http://www.fx998.cn, X2 Z0 z3 m7 U; E% s4 M! K8 G

纸上谈兵和实战不一样。所以交易公司准备两伙人,一组专门谈兵,一组实战。
附件 Statement 12 times in 2 days leverage 200.htm (12.42 KB) 2007-10-20 20:51, 下载次数: 176

[ 本帖最后由 hefeiddd 于 2008-1-28 22:50 编辑 ]
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 楼主| 发表于 2008-1-28 22:52 | 显示全部楼层

Elliott 波动理论

Elliott 波动理论
Elliot波动理论是著名的Dow 理论的发展.它是用于任何交易资产,负债或是产品(股票,义务,石油,黄金等等). 波动理论是由计算师 Ralph Nelson Elliott 在他的研究题目为 "波动原理"中于1938年提出的.
在这之后他便退休了,随后发现他的病情已经很严重。他开始研究股票市场及图表,希望能够从中了解市场的活动行为。接下来的时间里他做了大量的工作。总结出市场是一个群众心里占主要,其次是规则的一个产物。
Elliott波动理论是在人类心理活动中心循环周期基础上的。根据Elliott理论,市场价格的活动波动(这里指价格的波动)能够清楚地估测并显示在图表中。Elliott波动理论指出市场可以分为两大部分:牛市和熊市。
Elliott 建议市场中的全部价格可以划分如下:
  • 主趋势线的5个波动(图1中波动1 - 5);
  • 三个纠正波动 (图1中波动 A, B, C)。
波动划分如下:
  • 包含创建直接趋势(牛市或熊市) 和积极活动市场状态 (图1 中波动 1, 3, 5, А, С );
  • 纠正(rollbacks) 反向移动趋势特性 (图1中 2, 4, В )。

    图 1.部分熊市趋势线.
在他的波动理论中, Eliott 划分的基础是由一定原则的。 这意味着长的波动部分可以划分成短的波动(图. 2)。每一个波动可以分为3或5 波动。这者划分取决于波动的长度。

在 Elliot原理中每个波动由五个短波动和三个纠正波动中的一个(相反趋势线),可以在图2中看到。例如,在图2中波动 1 是5个短波动中的一个,因为突然波动是在创建的趋势中。

按照Elliott说法,最长的循环周期被命名为大型超级循环周期是由8个超级周期波动组成。 例如,图 2 显示的3 个基本循环周期。很容易看出突然波动和次序纠正波动存在比例。突然波动越强,纠正波动就越强,或相反。

Elliott波动理论的缺点在于没有办法清楚地确定波动开始或结束的时间。这样纠正这方面就更难了。

Elliott波动理论和斐波纳契数字斐波纳契数字 为Elliott波动理论提供了数学基础。在 Elliott波动指标描述中斐波纳契数字扮演了循环周期市场结构中不可替代的角色。每一个 Elliott循环周期的指定是由在斐波纳契数字次序中波动总数组成的。

仔细察看图. 2,能够注意到复杂的市场周期是由两个大的波动,, 八个中型波动和34 个小波动组成。在牛市中我们能够看到牛市的大型超级循环周期是由一个大型波动,五个中型波动和21 个小波动组成的。如果我们继续向详细划分甚至将会89个更小的波动等等。

对于熊市的大型超级循环周期是由一个大型波动,三个中型波动和13个小波动组成。仔细划分水平还可以得到55个非常小的波动等等。

图 2


在Elliott波动理论中正常使用原理如下:直至综合斐波纳契数字顺序 达到一致点这个方向可以继续波动延续。举例来说,如果时间超过3天没有变化,这个方向不会延至第5 天开始。如果在这5天之间方向没有改变,趋势将继续延至8天。随后, 9-天的趋势将延至13天等等。根据这个趋势改变我们可以计算出小时,天,星期和月的数据。不过,这只是一个"构想模式",相信没有人能够期待价格的活动将这样指定和预定义。 Elliott提示在时间,振幅和个人波动中发生的理查将很难用这种形式解释。






波动特性在 Elliott 波动理论中计算像是地图。每个波动都有自己设置的特性。这些特性是以市场活动为基础的。

在Elliott波动理论中特别需要注意的是每个波动的独自描述。另外, Elliott波动的基本比例存在中心法则。(图. 3). 这些法则能够恰当定义波动开始和延续的时间,从高到低这些长度的相应波动。


波动
波动之间的关系分类1-20.382, 0.5, or 0.618 of Wave 1 length31.618, 0.618, or 2.618 of Wave 1 length40.382 or 0.5 of Wave 1 length50.382, 0.5, or 0,618 of Wave 1 lengthA1, 0.618 or 0.5 of of Wave 5 lengthB0.382 or 0.5 of Wave A lengthC1.618, 0.618, or 0.5 of Wave A length
图3

上面这些波动关系被确认误差为10%。这些误差可以通过一些技术短周期影响或基本因素得到解释。总体来讲,这些数据息息相关。最重要的是在这些波动数据的0.382, 0.50, 0.618, 1.618之间全部相关。使用这些数据我们可以计算波动的高度和长度。我们考虑波动的特性如下:

  • 波动 1

    当 &laquo;市场心理y&raquo;将要下跌发生时。新闻仍然是否定。通常来讲,如果它是跳跃(从熊市到牛市趋势的改变,在阻力水平的穿越等等)。平静的状态中,它通常模拟状态的略微变动,本质没有变化。
  • 波动 2

    当市场奎快速地从最近的仓位滚动回赢利仓位发生时。它能够 100% 退回波动 1,但不是起初的水平。通常是波动1的 60%和投资者愿意在创建背景中固定利润。
  • 波动 3

    是Elliott真正信徒。可以观察到投资人优化迅速增长。它是最有可能增长最长的波动(同时可能也是最短的)的价格和成交量。波动 3 最终超过 Wave 1 1.618 倍,或者更多。

  • 波动4

    很难定义。通常滚回的不会多于波动3的38%。它的深度和长度通常不显著。市场中最佳优化心情仍然是占上风。直到三角末端部分波动5循环周期,波动4与波动2 不能部分重合。
  • 波动 5

    通常定义为动量分歧。中型仓位成交量价格降低。这个波动在后台形成。在波动最后,交易成交量往往回升。
  • 波动A

    一些交易者仍然考虑使份额上涨。但是一些交易者出现对抗显示。这个波动的特性大部分与波动1 类似。

  • 波动 B

    与波动4 很相像很难定义。在向上优化中显示下跌移动。
  • 波动C

    强烈减少在后台运作是一个新的,即减少趋势开始。与此同时,一些投资者开始买入。这个波动的特性是高动量(5个波动)和长度高达1.618是波动 3的三倍。

不幸地是Elliott波动理论发现市场在慢慢老化,但是他们已经堆未来暗淡市场做好了准备。这就是为什么Elliott波动原理的使用需要他别的知识
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 楼主| 发表于 2008-1-28 23:04 | 显示全部楼层
  /  参考文档进入 | 登记 | Language: ru cn en

http://docs.mql4.com/cn/

参考文档 Book 技术分析 代码基地 知识园地 锦标赛 论坛





MetaQuotes Language 4 (MQL4) 是一种新的内置型,用来编写交易策略的程序语言。 这种语言可以创建你自己的智能交易,使自己的交易策略能够完全自动地执行。而且,MQL4 还能自定义客户指标,脚本和资料库。
内包含了大量可以分析当前及历史报价所必须的函数,以及一些基本的运算和逻辑操作。并内置了一些基本的指标和操作命令。
MetaEditor 4集合了编写 MQL4 程序代码的各种语句,它能帮助使用者方便地写出规范的代码。 MetaQuotes Language Dictionary 是 MQL4 语言的帮助工具,它包含了我们在使用工程中所有可能用到的函数。
MetaQuotes Language 4 可以编写不同作用的程序代码:
  • 智能交易 是一种连接到特定图表的自动交易系统。它能够根据设置的节点自动启动 ,当它开始运行后,它不会同时去处理另一个新的指令(也就是说必须等到当前程序完成)。 这种交易系统能够在提醒用户可以交易的同时,将交易定单自动送到交易服务器。与大多数交易系统一样, 它也能够用历史数据测试交易策略,并在图表上显示出来。
    智能交易存储在 terminal_directory\experts
  • 客户指标 可用来编写新的技术指标,和内置的指标一样,它不能用来进行自动交易, 只能作为分析数据的工具。
    客户指标存储在 terminal_directory\experts\indicators
  • 脚本是执行单一功能的一段程序,和 智能交易不同,脚本不能单独执行,只能被调用。
    脚本存储在 terminal_dictionary\experts\scripts
  • 资料库 常被使用的自定义函数的集合。资料库不能单独运行。
    资料库被推荐存储在 terminal_directory\experts\libraries
  • 包含文件 包含文件常被使用的程序块源代码,这些文件能够被包含在交易,脚本,客户指标和资料库 的源代码中。 使用包含文件比调用资料库更灵活快捷。
    包含文件被推荐存储在 terminal_directory\experts\include




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 楼主| 发表于 2008-1-28 23:07 | 显示全部楼层

新手在交易中的10个基本错误

  • 在市场刚开始时交易

    在开市的前几分钟里,行情经常会突然变化或爆涨。有经验的交易者有时会凭借他们的知识,尝试预测行情变化的趋势。但是对于新手来说还是别试为妙。
  • 获利时不适当地仓促

    好,你开了一个长仓。两天后,你愉快地平仓并检查自己赚了多少钱。可是你稍后发现,这把强有力的上涨行情才刚刚开始。所以,如果你不是这么仓促,你可以多赚10倍的钱。只有在非常的场合才会使用获利定单,一般是阻力位非常明显的时候。一般离场最好还是使用止损或追踪止损定单。
  • 在损失的时候追加投资

    这是一个相反的例子: 你开了一个长仓,但是价位在下跌。你固执地认为 "还会再涨回去的,我只是过早开仓了" ,并且又追加投资。但是价格继续下跌,你的损失也被加倍。记住:你只有在获利的时候才能追加投资。
  • 从最好的仓位开始平仓
    如果你有一些长仓而价格开始下跌,你经常会本能地处理掉获利的仓位,然后才平掉损失的仓位(或者等到它触发止损)。这是一种错误的策略:如果整个行情开始下跌,这些已经亏损的仓位可能是你损失最大的部分,这意味着你应该首先平掉这些仓位。好的仓位则不会下跌得很快,反过来说,他们也有可能再次上涨。所以不要匆忙平掉获利的仓位。
  • 翻本心理

    一个新手会犯的典型错误:一个亏损的仓位刚被平掉 - 为了弥补错误他又热切地开了一个新的仓位。这会造成一个新的亏损结果,所以亏损后不要立即进入市场,休息一下吧。
  • 最优越的仓位

    合理地处理你的仓位:不要只特别关心其实的几个。比如,那些你在最低价买进的 - 每一个交易者通常都会为此感到骄傲。而你也可能自我陶醉,但是请小心,不要让如此漂亮的操作最后无利可图,甚至亏损。
  • 用永远买进的规则进行交易

    你在开头行情时开仓,然后行情飙升。这时你对自己说:"啊,我抓到牛市了",于是"永远地"搁置这个仓位。但是有些事并不是偶尔才发生的:你不是长时间地考虑是否要改变投资,就是只能在短期内遵守标准的规则,规则会使你进出市场,即使这是一个强有力的走势。不要"嫁给"你的仓位。
  • 在第一天就平掉获利的仓位

    反之亦然,如果你的交易不是只有一天,不要在无条件地就在第一天平掉有利可图的仓位。就算价位已经非常高了,耐心点:明天会更高。
  • 当发出建一个相反的仓位警示时平仓

    许多系统交易连续进入市场。这些系统通常都是持仓的。这就意味着,为了建一个短仓就平掉一个长仓。有人能够利用这个方法,但必须更早的平仓:平仓的价位必须高于建仓的价位。
  • 犹豫

    如果对你先前的估计不确定的话,你不应该进行交易。对自己说"我得了多疑的毛病",你最好平掉所有的仓位,并重新分析走势。或者出去散散步。这最后的建议对于困难案例是很实际的,顺便说一下,这对所有的事情都会有帮助的 - 尝试一下吧!
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 楼主| 发表于 2008-1-28 23:08 | 显示全部楼层

交易策略

所有的交易分类都是完全随意的。下面这种分类强调从交易的基本概念上分类
  • 根据走势

    根据走势的策略等待与所建仓位同方向的价位变化。这样,我们假设走势会保持这个方向变化。当根据走势交易时,我们永远不能在最高价附近卖出或在最低价附近买进,因为这些重要价位被作为走势启动的信号。所以,使用这种系统,交易者总是忽略价位变化的开始阶段,并错过获利的重要阶段,知道收到平仓的信号。 如何选择根据走势策略的灵敏性是个主要问题。一个灵敏的系统会在强力走势时更有效的作出快速回应,但也会发出更多的错误信号。一个不灵敏的系统则情况刚好相反。
    许多交易者在任何时候都一次次地尝试赚钱。这就使越来越快地跟随走势的系统被选择。虽然在一些市场里,快速的系统通常比慢的更有效率,但是在大多数市场则刚好相反,在慢的系统中减少的交易亏损和比减少的利益更多。这就是为什么推荐限制寻求更灵敏的系统。在所有的案例中。选择系统的灵敏度都应该基于交易者的经验和各自的目的。根据走势的交易策略是非常多样性的。
    下面是这种类型的主要策略Below are the main strategies of the kind:
    • 基于移动平均线的策略

      当一个上涨行情被下跌行情代替时,价格会和移动平均线顶部往下交叉。同样地,当一个下跌行情被上涨行情代替时,价格会和移动平均线底部向上交叉。在大多数移动平均线的系统中,这些交叉点被考虑作为交易信号。

    • 突破策略

      突破策略下的基本概念是非常简单的:行情有能力达到一个新高或新低价位显示了其在突破方向上的潜在趋势。


  • 逆势策略

    逆势策略指在反向走势时,认为行情会修正,而建立的仓位,等待其产生的重要价格变化。系统在反向走势时往往会吸引投资者的注意,因为他们希望在低位买进或在高位卖出。不幸的是解决这一复杂的任务对系统来说却没有什么吸引力。有一个重要的区别是要我们注意的,跟随走势的系统是自我修正的,而逆势的系统可能会无限亏损。所以,在逆势系统中包含一个保护性的止损是必须的。另外,系统会保持一个长仓在整个长期的下跌趋势或者一个短仓在整个长期的上涨趋势。

    逆势策略最初的优点是它提供了同时使用跟随走势系统时的另一个不同的机会。说到这,必须提到逆势系统还是受人喜欢的,虽然经常会适度地损失点钱。这是因为,逆势系统和跟随走势系统相反,同时使用它们所承担的风险比只使用一个小。同时使用这两个系统在承担同样风险的条件下赚到更多钱的可能非常高,就算逆势系统本身会有亏损。

  • 价格行为的模型辨识

    所有的系统在某种意义上来说,都能被作为模型辨识的系统分类。最终,获得信号而跟随或逆向新建仓位也是一种价格模型。然而,这就意味着作为走势跟随系统或逆势系统,选择模型不是首先基于价格的走势方向。
    当需要决定交易时,这类系统有时可能会使用模型。既然这样,研究院将根据他们的行为,尝试确定一个假设价位上涨或下跌之前的模型。这种行为模型被用来作为评估当前行情上升或下跌的可能性。
    值得注意的是,上述的策略不能明确地被区分开。修改后,该系统可以区别与其他类型了。

  • 在通道里交易

    在通道里交易是指根据阻力线和支撑线确定交易的趋势,线是指通道的边界。这种策略对横向走势非常有用,但对上升走势和下降走势几乎没用。在通道里交易如下图所示:


    在下述规则下应该新建仓位:
    • 确定支撑位和阻力位。一个正确的计算对于确定行情移动的通道边界是非常有帮助的。
    • 一旦价格到达通道的边界并跳回相反方向,应该立即新建长仓。如果价位到达阻力位应该新建短仓。
    • 一旦价格到达相反的边界,就应该平仓。必须注意的是在价格到达通道边界之前也可能发生逆转,所以也可以在支撑位或阻力位之前平仓。
    这种交易的优点是当连续的横向走势时,通过几次建仓和平仓可能获得最大的利益。主要的缺点是一旦突破通道可能致使不可预测的损失。为了消除缺点,当市场与计划中的走势相反时,需要设置一个适当的止损来平掉亏损仓位。
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 楼主| 发表于 2008-1-28 23:11 | 显示全部楼层

智能测试报告中数字的意义

介绍 任何交易可以在历史数据上测试。在测试完成之后,总结性的结果和一些特性会在“报告”标签显示。报告允许对不同智能交易进行对比,对于相同而不同输入数据的智能交易进行对比。本文将会详细解析测试报告中的数字意义。
测试结果报告范例以下方测试报告结果为范例进行解析:


  • 'Bars in test' 以模型为基础,显示历史的深度。
  • 'Ticks modelled'显示模型次序的大小。 每一个记录的次序代表柱的当前或另一时刻状态 (OHLCV)。 不同柱的状态取决于时间范围,模型方法,和从较小时间段内的柱的历史数据。
  • 'Modelling quality' 按照以下的公式进行计算:
    ModellingQuality = ((0.25*(StartGen-StartBar) +
                         0.5 *(StartGenM1-StartGen) +
                         0.9 *(HistoryTotal-StartGenM1)) / (HistoryTotal-StartBar))*100%;位置:
    • HistoryTotal - 在历史中的总数额;
    • StartBar - 开始测试柱的数字。模型开始于最小的第101个柱或者测试水平初始日期相关的柱;
    • StartGen - 在最近的时间范围内开始测试柱的数字;
    • StartGenM1 - 在原有分钟内开始测试柱的数字;
    另外:
    • 对于最近时间范围数据库模型的开始和最近时间范围数据模型的开始存在重量系数0. 25的区别;
    • 对于最近时间范围数据库模型的开始和最近时间范围数据模型的开始在原有分钟内存在重量系数0. 5的区别;
    • 在原有时间上模型的开始和历史数据的末尾之间重量系数0.9的区别。
  • Gross profit, 所有赢利交易总数的净赢利值;
  • Gross loss, 所有亏损交易总数的净亏损值;
  • Total net profit, 净赢利值和净亏损值之间的差别:
    TotalNetProfit = GrossProfit - GrossLoss
  • Profit factor, 赢利原因显示在多少时间内净赢利值超过净亏损值:
    ProfitFactor = GrossProfit / GrossLoss
  • Expected payoff,预期值可以使用以下公式进行计算:
    Expected Payoff = (ProfitTrades / TotalTrades) * (GrossProfit / ProfitTrades) -
                      (LossTrades / TotalTrades) * (GrossLoss / LossTrades)位置:
    • TotalTrades - 交易总数;
    • ProfitTrades - 赢利交易总数;
    • LossTrades - 亏损交易总数;
    • GrossProfit - 净赢利交易总数;
    • GrossLoss - 净亏损交易总数.
  • 在一定程度上从最初的平衡显示减少原始的价值: AbsoluteDrawDown = InitialDeposit - MinimalBalance
  • 最大借款值和当前最小借款值的最大差距:
    MaximalDrawDown = Max of (Maximal Peak - next Minimal Peak)在图表的下方会给出测试的最大借款价值的基本状态。总的最大借款价值会以粗箭头标出。



    最大借款百分比的比率等于最大借款和它的各自价值的商:
    MaxDrawDown % = MaxDrawDown / its MaxPeak * 100%
在报告中显示的其他结果可以应用简单的数学方法计算。
  • Total trades - 在测试里的交易总数;
  • Short positions (won %) - 卖空仓位总数额和其中赢利百分比(卖空仓位/卖空仓位总数*100%);
  • Long positions (won %) - 看涨仓位总数额和其中赢利百分比(看涨仓位/看涨仓位总数*100%);
  • Profit trades (% of total) - 赢利交易总数和交易总数的百分比(赢利交易/交易总数*100%);
  • Loss trades (% of total) - 亏损交易总数和交易总数的百分比(亏损交易/交易总数*100%);
  • Largest profit trade - 赢利交易中获得的最大赢利;
  • Largest loss trade - 亏损交易中获得的最大赢利;
  • Average profit trade - 赢利交易中赢利的平均数 (净赢利值 / 赢利交易);
  • Average loss trade - 亏损交易中亏损的平均数(净亏损值 / 亏损交易);
  • Maximum consecutive wins (profit in money) - 在这一系列赢利总数和交易的赢利系列中最大连续盈利;
  • Maximum consecutive losses (loss in money) - 在这一系列亏损总数和交易的亏损系列中最大连续损失;
  • Maximal consecutive profit (count of wins) - 在交易总数中最大连续交易的赢利;
  • Maximal consecutive loss (count of losses) - 在交易总数中最大连续交易的赢利;
  • Average consecutive wins - 赢利系列中连续盈利的平均数;
  • Average consecutive losses - 亏损系列中连续损失的平均数.
模型示意图中的色彩应用以下色彩应用于以下示意图:
  • 亮绿色- 分钟内的模型,图中标注为7。
  • 略深绿色 – 显示模型大的时间范围,从M5至 H4。
  • 粉色- 完全的不规则碎片模型。图中标注为2 。
  • 灰色- 原有的模型,图中标注为1 。


上方的色彩示意图是按照最初模型数据计算的:
  • Bars in test = 4190;
  • StartBar = 2371;
  • StartGen (H4) = 3042 (图中标注为3 );
  • Start H1 = 3355 (图中标注为4);
  • Start M30 = 3841 (图中标注为5);
  • Start M15 = 3891 (图中标注为6);
  • Start M5 = 0 (图中没有标注);
  • Start M1 = 3917.
由以上这些价值和模型的公式获得以下结果:
((0.25*(3042-2371) + 0.5*(3917-3042) + 0.9*(4190-3917)) / (4190-2371))*100% =
((0.25*671 + 0.5*875 + 0.9*273) / 1819)*100%                                = 46.78%


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 楼主| 发表于 2008-1-28 23:13 | 显示全部楼层

MetaTrader 4 客户端的秘密: MetaEditor 里的文件库

MetaTrader 4 客户端的秘密: MetaEditor 里的文件库  Files
所有的 MQL4 程序都可以通过菜单 "File -> Open" 或工具栏打开并使用。当然还有更便捷的方法,就是使用面板组里的文件面板。
在文件面板里,所有的 MQL4 程序都被列出,它们储存在文件夹 "\MetaTrader 4\experts\" 或下属子文件夹里。
在文件面板中的右键菜单提供以下功能:

  • New File... — 新建一个空白的 MQ4 文件,这个文件将会在新建在你所选取的文件夹下。如果要在文件夹 "\MetaTrader 4\experts\" 下新建文件,请在根目录下点击右键。
  • New Folder... — 新建一个子文件夹在任一选取的文件夹下。如果要在文件夹 "\MetaTrader 4\experts\" 下新建子文件夹,请在根目录下点击右键。
  • Open — 在 MetaEditor 编辑窗口中打开程序代码。
  • Delete — 删除选中的文件或文件夹。
  • Refresh — 刷新程序列表,和文件夹 "\MetaTrader 4\experts\" 同步。
  • Show All — 显示/隐藏所有的文件类型。默认情况下,只显示后缀名为 MQ4、MQH、MQT 的文件。


Library
如果在文件面板中找不到你要的程序,你可以上我们的网站下载。不过你不用打开浏览器搜索并下载,使用 MetaEditor,打开 "Toolbox" 窗口的 "Online Library",便能快速地找到你需要的程序。



选取相应的页 - "Experts | Indicators | Scripts | Libraries | articles" - ,来自 MQL4.com 网站的不同的文件或文章会自动显示。显示的语言将根据当前设定的语言而定,英语或是俄语。这点是非常重要的,因为不同的语言使用的是不同的数据库。也就是说你在俄语版里找到的文件,在英语版里不一定有,反之亦然。
每一页都能根据列来排序。还有一个搜索引擎可以帮你快速地找到你需要的程序,它能同时搜索所有的页面。这个搜索引擎是大小写敏感的,也就是说在搜索时 "MACD" 和 "macd" 是不同的。



选取需要的程序,你可以打开网页查看该程序的详情并下载代码。使用右键菜单中的 "Open" 查看程序详情,它会在 "Toolbox" 窗口的 "Help" 面板中打开。双击作者的名字,可以查看作者的个人信息。



如果要在客户端读取一个 "Indicator" 代码,必须先下载它。你可以使用 "Download" 按钮或者右键菜单中的相应命令,MQ4 文件就会自动保存到客户端的文件夹中 ("\MetaTrader 4\experts\" 或其子文件夹),下载的代码则会在 MetaEditor 的编辑窗口打开。


Setup

"Toolbox" and "Navigator" 窗口可以按你的意愿随意排列。当你将鼠标移到窗口上方的蓝色条,点击并拖曳窗口时,MetaEditor 的主窗口和其他窗口都会随之移动,当你在同时使用其它软件时,这是非常有用的。



相关搜索
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 楼主| 发表于 2008-1-28 23:17 | 显示全部楼层

交易中的数学: 交易仓结果的评估

简介 : 数学 – 科学中的王者数学知识的意义在任意最小的交易容量中是被人们推崇的,这甚至不需要证明。问题在于怎样划分这个最小容量。在交易者自我拓展交易经验的过程中,他们经常通过阅读论坛信息或是书籍信息等渠道。有些书提供读者需求的信息很少,相反地顾及一些其他的学术。我们将在这篇文章中给出一些结果评估和它的注解。
我们从两个中选择较小的危害越来越多世界数学家在交易中取得成功,这个事实就证明了数学的是交易中的一种方法。在这个基础上,就说明交易 – 不仅仅是根据交易规则进行本能地分析。除了这个以外,到现在为止在金融市场上还没有具体的理论描写。金融市场理论的创建就意味着这些市场的死亡,从哲学的观点出发这是种不可融合的矛盾。但如果在我们面前存在这样的问题 – 带着较少的数学知识走进市场或是没有任何数学知识走进市场, -那 我们会从两者种选择较小的危害。我们将选择数学方法评估交易系统。

正常分布下存在怎样的反常性?正常分配的概念是理论上最基础的概念之一。为什么这样讲呢?事实证明在多数的交易过程中存在正常分布。具体地讲是大多数的交易都靠拢正常分配。我们用举例说明。. 假设我们的分布范围间隔在0到100之内。分布范围是指在每个间隔内任何价值概率的下降则影响这个间隔的全部数字。如果概率下降3. 14 (число Pi),那么概率下降数为 77 。现代计算机可以合乎情理给出很好的所有数据。
怎样从这个范围分布得到正常分布?如果 我们每次从范围分布选几个随机数字 (例如,5) 并且发现平均值为五 (这个称为抽样),这样对于大多数新得到的分布将力求正常分布。中心极限定理指出, 它不仅适用于分布不均匀的样本,而且还适用于其它广泛类别的分布。那是因为正常分布的属性非常清晰,就使得很多过程形成一个正常分布便于分析。我们可以通过简单的MQL4语言指标看到中心极限理论的证据。
用不同的N价值放入不同的图表内开始这个指标 (样本数) 可以看到频率分布得很顺畅。

图.1建立正常分布的指标
这里的N 表示我们从pile中取的中间值=5在0到100的间距范围分布内。在上图我们可以看到四个非常相近的图表,如果我们把它们放入相同比例,那就可以得到标准的正常分布。金融市场的价格 (确切地讲是上涨的价格和其他衍生的事物) ,在很大程度上仍然不符合正常分布的计划。对于金融市场概率事件出现得虽小(在 50%左右) ,但仍明显高于正常分布。因此在正常分布的基础上仍然需要记住评估风险。
数与质的转化甚至在很简单的正常分布的模型中我们可以看到,数量的意义。你输入的数据越多,得到的结果就越精确。建议取样的数量最好不要少于30 。就是说 ,我们想要评估交易业务的结果 (例如,测试中的智能交易)。想要统计一些参数系统,交易仓数量若是少于 30是远远不够的。我们分析的寸头越多,这些简单的成功的寸头不是一个可靠交易系统。因此在提供的150个赢利寸头交易系统中,仅评估15个赢利交易。
评估风险 -- 预期值和离差
分布特点的两个重要特点是预期值和离差。标准的正常分布存在预期值等于零。陡峭或是缓坡的正常分布的特点是一种随机变化的预期值。离差则是正好围绕预期值的一种随机变化。
预期值很简单:对于计数集,全部分布值总结,所获得的总数按照数量分开。举例来说, 许多自然数是无限的,但计数,因为每个价值可以比较,其指数。对于不可计数集,可以进行综合。对于评估系列交易寸头中的预期值我们将综合所有寸头结果并且按照寸头数划分。得到的价值就是每个寸头预期平均结果。如果得到的是负值,就是说我们输掉了平均值。

图2正常分布赢利概率图表.
分布差价的衡量是平方偏差的随机值。这个分布特点被称作离差。通常对于随机分布值预期值称为M(X)。这样离差可以写作 D(X) = M((X-M(X))^2 )。离差中的平方根被称为标准离差,简称为希腊字母sigma (σ) 。就是说正常分布的预期值等于零,而标准离差等于1,被称作标准正常分布或是高斯分布(Gaussian distribution)。
标准离差的价值越高,交易的流动资金就越多,那么相对风险就越高。如果存款额预期值(赢利策略)为 $100, 标准离差为 $500, 那么我们赚得美金的风险值要高出总数。通过30 个寸头结果举例说明:
交易数X (结果)
1-17.08
2-41.00
3147.80
4-159.96
5216.97
698.30
7-87.74
8-27.84
912.34
1048.14
11-60.91
1210.63
13-125.42
14-27.81
1588.03

交易数
X (结果)1632.931754.8218-160.1019-83.3720118.4021145.652248.442377.392457.482567.7526-127.1027-70.1828-127.612931.3130-12.55
为了能够找到这些寸头的预期值,我们将全部结果划分30 份。得到的中间值为M(X)等于 $4.26。为了能够找到 标准离差, 我们从每个寸头的交易结果中减去平均值,随后找到平方值和总数平方。得到的结果划分为29份(减去一个寸头数)。这样就得到离差 D 等于 9 353.623。 根据离差的根得到标准离差sigma值为 $96.71。
下表是得到的检验数据:
交易数
X
(结果)X-M(X)
(差额)(X-M(X))^2
(差额二次方)1-17.08-21.34455.39562-41.00-45.262 048.46763147.80143.5420 603.73164-159.96-164.2226 968.20845216.97212.7145 245.5441698.3094.048 843.52167-87.74-92.008 464.008-27.84-32.101 030.41912.348.0865.28641048.1443.881 925.454411-60.91-65.174 247.12891210.636.3740.576913-125.42-129.6816 816.902414-27.81-32.071 028.48491588.0383.777 017.41291632.9328.67821.96891754.8250.562 556.313618-160.10-164.3627 014.209619-83.37-87.637 679.016920118.40114.1413 027.939621145.65141.3919 991.13212248.4444.181 951.87242377.3973.135 347.99692457.4853.222 832.36842567.7563.494 030.980126-127.10-131.3617 255.449627-70.18-74.445 541.313628-127.61-131.8717 389.69692931.3127.05731.702530-12.55-16.81282.5761
我们得到的结果是预期值为 $4.26,标准偏离为 $96.71。这并不是最佳的风险关系和交易比例。赢利图表显示的结论为:

图.3 交易的差额图表.
偶然地交易? Z-得分假设本身赢利是在一系列交易业务中偶然得到的。花费了大量的时间去找寻的交易系统在实践时间中证明,它确确实实带来了赢利,证明了交易者找到了一个正确的途径。并且现在假设这些全是偶然?这对于新手来说太过特别。不过评估交易结果存在客观因素。这种情况下,正常分布就能够起到援助的作用。
我们不知道每个交易寸头的结果如何。可以说的只有,要么赢利(+),要么亏损(-)。对于每个交易系统赢利和亏损的分布可能是相互交替。例如,在止损停止的时候如果预期赢利低于预期亏损5倍,那么赢利寸头(带有+号)存在的数量应该比亏损寸头(带有—号)要多。Z-得分可以进行评估赢利寸头替换亏损寸头的频繁率。
Z 得分交易系统的计算公式:
Z=(N*(R-0.5)-P)/((P*(P-N))/(N-1))^(1/2)位置:

N – 系列交易总数;
R – 系列交易中赢利和亏损交易总数;
P = 2*W*L;
W –系列交易中赢利寸头总数;
系列交易 - 这种连续的加号 (例如,+++)或是减号 (例如 , --)。 R计算这一系列的总数。

图.4 两组赢利和亏损对比.
上面就是2006自动交易锦标赛冠军得主智能交易的部分连续赢利和亏损图表。他竞赛账户Z-得分存在 -3,85值,括号中显示的概率为 99.74%。这就说明在这个交易账户上概率 99.74%和Z-счет负值是相互依存的关系:一个赢利使得其他赢利,一个亏损使得其他亏损。那么是这样吗?看过锦标赛的人可能记得 Roman Rich 放置了自己的智能交易 MACD,经常性地同时开放3个寸头。
红色部分显示的是对于正常分布的连续交易的赢利和亏损。我们可以看到,这个连续交易的赢利和亏损相互交替,那么如何衡量呢? Z-得分对于这个问题可以给出答案: 你的连续赢利和亏损是否包含较多或是较少的赢利(或是亏损)系列交易?如果 Z-得分靠近0,就是说交易寸头的分布与正常分布差别。连续寸头Z-得分顺序可以给我们提供互相依存寸头的关系。
另外,根据正常分布 Z值同样可以说明概率偏差 (平均值=0, sigma=1)。如果正常分布随机值概率在±3σ范围内下降相当于99.74 %,那么在这个间隔时间范围内的概率同样是99.74% 。 这就是为什么正常随机值与自己的平均值不能够超出3个sigma的原因。
Z 可以告诉我们依存的类型。肯定说明赢利寸头多于亏损寸头,而否定责说明 – 赢利可能继续赢利,亏损则会继续亏损。下面图表将会解析概率和类型的关系。
Z-得分
概率%
概率类型-3.099.73肯定
-2.999.63肯定-2.899.49肯定
-2.799.31肯定-2.699.07肯定-2.598.76肯定-2.095.45肯定-1.586.64不明-1.068.27不明0.00.00不明1.068.27不明1.586.64不明2.095.45否定2.598.76否定2.699.07否定2.799.31否定2.899.49否定2.999.63否定3.099.73否定
寸头之间的相互依存是指赢利继续赢利,亏损继续亏损。否定依存是指赢利过后是亏损,亏损过后是赢利。依存关系允许我们调节开仓的大小,甚至可以略过几个仓位。
持限期回报(HPR)Ralph Vince 在"金钱管理数学" 一书中应用了HPR (holding period returns)概念 –在一定时间内持有寸头的赢利。寸头赢利 10% , HPR=1+0.10=1.10。寸头亏损 10%, HPR=1-0. 10=0.90。换种方法你同样可以得到 HPR值, HPR=BalanceClose/BalanceOpen。这样你得到的就不仅仅是寸头的结果还有HPR值。 这样我们可以对独立的交易合约进行对比。其中之一就是持限期回报的平均值 - AHPR (average holding period returns)。
要找到 AHPR,需要将全部 HPR按照寸头数划分。仔细察看下面这30个寸头。账户的初始交易资金为$500。得到新表格:
交易数差额$结果$隐藏差额$HPR1500.00-17.08482.920.96582482.92-41.00441.920.91513441.92147.80589.721.33444589.72-159.96429.760.72885429.76216.97646.731.50496646.7398.30745.031.15207745.03-87.74657.290.88228657.29-27.84629.450.95769629.4512.34641.791.019610641.7948.14689.931.075011689.93-60.91629.020.911712629.0210.63639.651.016913639.65-125.42514.230.803914514.23-27.81486.420.945915486.4288.03574.451.181016574.4532.93607.381.057317607.3854.82662.201.090318662.20-160.10502.100.758219502.10-83.37418.730.834020418.73118.40537.131.282821537.13145.65682.781.271222682.7848.44731.221.070923731.2277.39808.611.105824808.6157.48866.091.071125866.0967.75933.841.078226933.84-127.10806.740.863927806.74-70.18736.560.913028736.56-127.61608.950.826729608.9531.31640.261.051430640.26-12.55627.710.9804
AHPR 得出的计算平均值等于 1.0217。换句话讲,我们在每个寸头得到的平均值为 (1.0217-1)*100%=2. 17 % 。那么事实是这样吗? 如果用2.17除以 30,得到 65.1%。 再用初始资金 $500 除以 65. 1%得到 $325.50。这时得到的真正赢利为 (627.71-500)/500*100%=25. 54%。因此, HPR平均数并不是能够完全正确地估测系统。
伴随计算平均数Ralph Vince同时也介绍了几何平均数,称为GHPR (geometric holding period returns)。几何平均数的计算公式如下:
GHPR=(BalanceClose/BalanceOpen)^(1/N)位置:
N – 寸头数额;
BalanceOpen – 账户初始状态;
BalanceClose – 账户结束状态。
如果我们的交易在再次投资的基础上,系统的 GHPR 值越大,获得赢利的值就越高。如果在再次投资的基础上几何平均数的值小于1,说明系统将会亏损。你可以在sashken'а账户历史上看到AHPR 和GHPR之间的差别。他曾经在很长一段时间内成为锦标赛的领跑者。. AHPR=9.98% 但最终的GHPR=-27.68% 。
Sharpe Ratio有效的投资往往是评估离差的好途径。其中之一就表现为Sharpe Ratio。这个函数显示计算平均数 AHPR无风险率(RFR)下跌与HPR顺序的标准离差(SD )之间的关系。一般情况下,在银行的存款额和义务利率的 RFR (Risk Free Rate)相同。在我们的举例中, AHPR=1.0217, 标准离差SD (HPR)为0.17607, RFR=0.
Sharpe Ratio=(AHPR-(1+RFR))/SD位置:
AHPR –一定时间内持有寸头的计算平均数;
RFR – 无风险率;
SD – 标准偏差.
Sharpe Ratio=(1.0217-(1+0))/0.17607=0.0217/0.17607=0.1232。对于正常分布,在±3σ(=SD)范围内平均值为M(X)得到的随机值近 99%。通过以上可以得出结论Sharpe Ratio 超过 3 是一个很好的结果。在图中我们可以看到,如果寸头结果分布正常,那么根据3个sigma 的规定在每个寸头的交易亏损1% Sharpe=3。

图.5带有1%.亏损概率正常分布交易结果
在参赛者RobinHood的账户可以得到证明: 他的智能交易在 2006自动交易锦标赛中完成了26个寸头的交易, 其中没有一个亏损。Sharpe Ratio显示值为 3.07!
线性回归(LR)和 线性相关函数(CLC)我们同样可以通过其他途径评估交易结果。Sharpe Ratio允许我们估计风险资金运作,但我们也可以尝试来估计平衡曲线平滑度。如果我们在图表中画出每个寸头的关闭差额值,可以得到一条折线。根据上述各点, 我们可以配备一条直线,以便明显显示出我们的方向的转变。我们现在以Hendrick的智能交易Phoenix_4 为范例详细察看。

图.6 Hendrick差额图表 – 2006自动交易锦标赛参赛者
我们必须找到函数a和 b,使这条直线尽量靠近每个点。我们的范例 x 代表寸头数, y则表示关闭交易的差额。
[tr]
x (交易)y (差额)111 069.50212 213.90313 533.20414 991.90516 598.10618 372.80714 867.50816 416.80918 108.301019 873.601116 321.801217 980.401319 744.501416 199.001517 943.201619 681.001721 471.001823 254.90
x (交易)y (差额)1924 999.402026 781.602128 569.502230 362.002332 148.202428 566.702530 314.102626 687.802728 506.702824 902.202926 711.603023 068.003124 894.103226 672.403328 446.303424 881.603521 342.60

[/tr][/table]





通常用最小二次方的方法找到这条直线。 我们的函数为 а 和 b。对于每个点 x拥有双重意义: y(x)=a*x+b 和差额(x)。差额离差 (x) 来自y(x)可以标记为 d(x)=y(x)-差额(x)。平方离差的总额(SSD)可以用 SD=Summ{d(n)^2}计算。找到直线的 最小二次方就意味着找到了函数 a 和 b的最小 SD 。这就是对于当前的线性回归 (LR,Linear Regression) 。



图.7来自直线y=ax+b的差额离差值
用最小二次方的方法得到直线函数y=a*x+b ,我们就可以估测出金钱上差额值得偏差。如果我们计算d(x)计算平均数, 得到М(d(x))接近零 (具体说是基本上等于零)。这时SD 的SSD 不等于零并且存在中心限定值。在带有直线差额图表SD/(N-2)的平方根显示价差,同时允许在不同初始状态的账户上评估交易系统。这个参数我们称为线性回归的差额标准离差(LR Standard error).
2006自动交易锦标赛前15名的值:
#登陆
LR Standard error, $赢利, $1Rich6 582.6625 175.602ldamiani5 796.3215 628.403GODZILLA2 275.9911 378.704valvk3 938.299 819.405Hendrick3 687.379 732.306bvpbvp9 208.088 236.007Flame2 532.587 676.208Berserk1 943.727 383.709vgc905.106 801.3010RobinHood109.115 643.1011alexgomel763.765 557.5012LorDen1 229.405 247.9013systrad56 239.335 141.1014emil2 667.764 658.2015payday1 686.104 588.90

差额图表中的直线不仅仅可以衡量金钱价值,同样可以衡量绝对价值。对于这个,我们可以使用相关函数。相关函数r 衡量两组数据。这个参数的价值的范围是在-1到 +1之间。如果 r 值等于 +1,就意味着两组数据相同并且是肯定的。

图.8 肯定状态范例
如果 r 值等于 -1 ,就意味着两组数据呈相反状态并且是否定的。

图.9 否定状态范例.
如果 r值等于零,意味着两组数据之间的依存性没有显示。对于这种情况,我们必须确定两组数据相互之间的关系:其中一个取自差额图表,第二个则是在线性回归上的相关点。

图.10 差额值和线性回归上的点
在表格中以一下形式呈现:
交易差额线性回归.
010 000.0013 616.00
111 069.5214 059.78
212 297.3514 503.57
313 616.6514 947.36
415 127.2215 391.14
516 733.4115 834.93
618 508.1116 278.72
714 794.0216 722.50
816 160.1417 166.29
917 784.7917 610.07
1019 410.9818 053.86
1116 110.0218 497.65
1217 829.1918 941.43
1319 593.3019 385.22
1416 360.3319 829.01
1518 104.5520 272.79
1619 905.6820 716.58
1721 886.3121 160.36

交易
差额线性回归
1823 733.7621 604.151925 337.7722 047.942027 183.3322 491.722128 689.3022 935.512230 411.3223 379.292332 197.4923 823.082428 679.1124 266.872529 933.8624 710.652626 371.6125 154.442728 118.9525 598.232824 157.6926 042.012925 967.1026 485.803022 387.8526 929.583124 070.1027 373.373225 913.2027 817.163327 751.8428 260.943423 833.0828 704.733519 732.3129 148.51

差额值用 X表示,在线性回归直线上的连续点用Y表示。要计算出X和 Y的线性相关函数,先要找到平均值M(X)和 M(Y)。随后需要建立新数组T=(X-M(X))*(Y-M(Y)) 并计算 出平均值M(T)=cov(X,Y)=M((X-M(X))*(Y-M(Y)))。得到的价值称为 X 和Y的方差同时也意味着 (X-M(X))*(Y-M(Y))预期值。在我们的范例中方差值 等于21 253 775. 08。 值得注意的是M(X)和 M(Y)平均值相互相等,这样就存在价值21 382.26。就是说,差额平均值和计算直线平均值是相等的。
T=(X-M(X))*(Y-M(Y))M(T)=cov(X,Y)=M((X-M(X))*(Y-M(Y)))位置:
X – 差额;
Y – 线性回归;
M(X)- 差额平均数;
M(Y) – 线性回归平均数。
现在我们来计算 Sx和 Sy值。要计算 Sx需要价值总数 (X-M(X))^2。需要提醒的是用最小二次方计算。将平方总数按照数量划分。我们的例子中划分为36 (0 - 35)。这样我们的Sx 值得到。Sy 值以同样的方法计算。范例中得到的值为Sx=5839,098245,Sy=4610. 181675.
Sx=Summ{(X-M(X))^2}/NSy=Summ{(Y-M(Y))^2}/Nr=cov(X,Y)/(Sx* Sy)位置:
N – 寸头数;
X – 差额;
Y – 线性回归;
M(X)- 差额平均数;
M(Y) – 线性回归平均数。
现在我们就得到了相关函数r=21 253 775.08/(5839. 098245 * 4610.181675)=0.789536583。 这个价值小于1 ,距离0 较远。这种情况下,说明差额图表内趋势线值为0.79。与其他提系统相比较,我们逐步地学习解释相关函数。在 "报告" 里这个参数写作LR correlation。 存在一点不同的是锦标赛中- LR correlation 表示交易赢利。
其实,在差额图表和任意之间的相关函数我们都能够计算。对于锦标赛趋势线相关函数的计算。如果LR correlation 大于0 – 赢利交易,如果小于0 – 亏损交易。有时也会发生有趣的事 - 当账户显示赢利,但LR correlation 却是负值,也可以说是亏损交易。现在我们通过Aver`а的实例情况看看。净赢利总值(Total Net Profit) 为$2 642,而LR сorrelation 值为 -0. 11.。虽然对目前账户没有关联,但这说明我们根本无法判断账户接下来的命运。
参数MAE 和 MFE 告诉我们 我们经常听到这样的话: "减少损失增长利润".看到最后的结果,对于止损或是有效可靠的赢利我们不能够作出任何结论。我们看到的只是开仓时间,平仓时间和最终结果 – 盈利还是亏损。在毫不知晓市场利率浮动的情况,我们不能判定交易系统特性。它的风险是多少?可以达到的赢利值?对于这些问题MAE (Maximum Adverse Excursion) 和 MFE (Maximum Favorable Excursion)参数可以做出很好的回答。
每个寸头从开仓到平仓都会存在利润的波动。在这过程中寸头会达到最大赢利和最大亏损。MFE 显示在有利价位偏差的赢利。然而,MAE 显示在害价位偏差的亏损。这是一个逻辑化的衡量,但如果不同的对货币,我们将不得不表示会应用金钱计算。
每个结束的交易结果与两个参数有关 - MFE 和 MAE。如果交易赢利的结果为 $100, MAE-$1000,这并不代表是最佳值。许多交易赢利,但却存在着相当部分的MAE负值,这就告诉我们系统只是在做休息,接下来的亏损是必然的。
我们同样可以从 MFE值得到信息。如果仓位的方向正确,MFE达到 $3000,但平仓的结果以 $500结束。可以说这是一个不错的保障系统。这个可能是追踪止损(Trailing Stop)。如果短期赢利可以系统化。这个系统可以改善。那么MFE 将会告知。
为了更加便捷地分析可以应用MAE 和 MFE值分布图表。如果我们将每个寸头放入到图表中,就可以明了地看到取得的结果。例如,参赛者RobinHood“报告”没有一个亏损寸头,可以看到其中任意的MAE值从 -$120到 -$2500。

图.11 MAE x Returns的交易分布



另外,我们可以得到用最小二次方计算得到的Returns x MAE 交易分布。在上图中以红色显示并向否定方向倾斜 (下降趋势从左到右)。参数 Correlation(Profits, MAE)=-0,59 允许我们对直线附近的点评估,负值显示下降趋势。
如果查看其他参赛者,可以看出相关函数值为肯定。在上面的例子中下降的坡线说明交易呈亏损趋势。现在我们就可以明白理想的LR Correlation值等于1!
同样的方法可以计算 Returns 和MFE分布, 同样找到相关函数Correlation(Profits,MFE)=0.77 和 Correlation(MFE, MAE)=-0.59。函数值Correlation(Profits, MFE) 显示肯定并且接近1 (0.77)。这就告诉我们策略不允许长时间的浮点利率停顿获得赢利。如我们所看到的 MAE 和 MFE分布能够给我们视觉上的评估,相关函数Correlation(Profits, MFE) 和 Correlation(Profits, MAE)能够在没有图表的情况下给出交易信息。
Correlation(MFE, MAE), Correlation(NormalizedProfits, MAE) 和 Correlation(NormalizedProfits, MFE) 值在锦标赛参赛者数据"报告"中作为补充信息。
交易结果正常化通常在交易系统创建中应用固定大小寸头。这样就易于参数的优化。但在找到所需的数据后,就会发现逻辑性的问题:可以接受多大的管理系统(Money Management, MM). 打开交易仓位的大小与账户上的资金存在直接的关系,所以不可能在$5 000 交易占用$50 000美元的仓位。除此之外, ММ系统开仓不一定需要固定比例,就是说如果说存款额为$50 000不是一定要有10个以上以$5 000存款的仓位。
仓位可以根据当前市场状况和分析结果等等进行改变。因此金钱管理系统的最初形态可以替换。那么我们如何估测金钱管理系统带来的影响?对我们的交易系统是正面的还是负面的?在起初相同存款额的几个账户上如何进行对比?简单有效的方法就是将交易结果正常化。

NP=(TradeProfit/TradeLots)*MinimumLots位置:
TradeProfit – 赢利交易;
TradeLots – 交易份额;
MinimumLots – 交易的最小份额。
将交易结果(赢利或是亏损)正常化,我们将交易结果按照交易量划分,随后乘以最小允许交易值。例如,GODZILLA (Nikolay Kositsin)账户,.定单 #4399142 买进2.3标准手USDJPY 赢利 $4 056. 20 + $118.51 (swaps) = $4 174.71平仓。划分结果为2. 3 0.1 (最小允许交易值), 得到赢利$4 056.20/2.3 * 0.1 = $176.36和掉期 = $5.15.。这样得到的结果就是正常化的结果 (Normalized Profits, NP)。
首先,需要找到 Correlation (NormalizedProfits, MAE)值 和Correlation(NormalizedProfits, MFE)值,然后将Correlation(Profits, MAE) 值和 Correlation(Profits, MFE)值进行比较。如果相互之间参数差距较为明显,那我们就不得不改变初始系统。有人说改变金钱管理系统无疑是种自杀,根本不能把亏损交易转为赢利。在锦标赛中 TMR 账户可以说是一个特例,当账户Correlation(NormalizedProfits, MFE) 值从 0.23改变至 0.63仍然保持盈利。
如何估测策略的攻击?我们可以看出正常化交易给金钱管理策略带来有益的影响。非常明显,如果开仓大小增加10倍,自然得到的结果也是最初的10倍。但如果在当前情况增加交易数量呢?得到的结果往往与一种中心模式比较,通常是一种指数。 Beta函数显示交易账户与指数比较改变的次数。
这样,我们首先要计算方差cov(Profits, NormalizedProfits)。随后计算正常化交易离差 ,以作为NP名称。找到以M(NP)命名的正常化交易预期值。 M(NP) 显示正常化交易结果平均值。然后从M(NP)中找到SSD ,就是总值(NP-M(NP))^2。得到的结果按照交易数量划分并称为 D(NP)。这就是正常化交易离差。与正常化交易比较参数结果可以从原始交易结果中估测交易价格波动的次数。在锦标赛 "报告"中这个参数被称为Money Compounding 并且在某种程度上是一种策略攻击。
MoneyCompounding=cov(Profits, NP)/D(NP)=M((Profits-M(Profits))*(NP-M(NP)))/M((NP-M(NP))^2)位置:
Profits – 交易结果;
NP – 正常化的交易结果;
M(NP) – 正常化的交易结果平均数。
现在我们就可以用不同视角看看下表2006自动交易锦标赛参赛者。
#登陆
LR Standard error, $LR CorrelationSharpeGHPRZ-score (%)Money Compounding利润$1Rich6 582.660.810.412.55-3.85(99.74)17.2725 175.602ldamiani5 796.320.640.212.89-2.47 (98.65)28.7915 628.403GODZILLA2 275.990.90.191.970.7(51.61)16.5411 378.704valvk3 938.290.890.221.680.26(20.51)40.179 819.405Hendrick3 687.370.790.241.960.97(66.8)49.029 732.306bvpbvp9 208.080.580.4312.771.2(76.99)50.008 236.007Flame2 532.580.750.363.87-2.07(96.06)6.757 676.208Berserk1 943.720.680.201.590.69(50.98)17.497 383.709vgc905.100.950.291.630.58(43.13)8.066 801.3010RobinHood109.111.003.071.74N/A (N/A)41.875 643.1011alexgomel763.760.950.432.631.52(87.15)10.005 557.5012LorDen1229.400.80.333.061.34(81.98)49.655 247.9013systrad56 239.330.660.272.47-0.9(63.19)42.255 141.1014emil2 667.760.770.211.93-1.97(95.12)12.754 658.2015payday1686.100.750.160.880.46(35.45)10.004 588.90



从上表格中可以看出锦标赛优胜者账户中LR Standard error值并不小。同时,多数赢利智能交易的差额图表都很顺畅。那是因为LR Correlation全部接近 1.0。Sharpe显示的范围在0.20 到 0.40之间。只有一个智能交易Sharpe Ratio=3. 07,说明MAE 和 MFE值不是很好。
GHPR 的基本分配范围在百分之1.5到3 之间。另外优胜者的GHPR 值普遍不大。尽管其中最大的一个GHPR=12. 77% ,再次说明这个账户最大波动LR Standard error=$9 208.08。
在锦标赛前15名的智能交易中Z-得分没有共同点,但 |Z|>2.0值使我们注意到历史交易。我们看到Rich'а 在同时打开三个寸头时 Z=-3,85,而账户 ldamiani的处境呢?
最后,在表格的最后一行为Money Compounding 同样存在很大的范围值从8 到 50。 50 是锦标赛的最大价值,因为锦标赛的规则规定最大交易标准手为5. 0 лота。但奇怪的是优胜者的参数没有这么大,前三名的值分别为17.27, 28.79 和 16.54。难道他们没有完全应用最大允许交易数?不,应用了。那是因为在增加交易买卖同时金钱管理不会提高风险由此我们可以看出金钱管理对于交易系统的重要性。
占据第 15位的智能交易 payday。由于一个小代码的错误,这个智能交易的交易份额不能超过1.0 标准手。如果不是因为这个小代码的错误致使交易份额不可增加到5. 0标准手,那么交易是否赢利值在$4 588.90到$22 944.50之间呢? 要不是挽回风险他会不会取得第二的位置?第一的位置有可能是alexgomel吗?如果他的智能交易的交易份额保持在1.0 标准手。还是 vgc能够取得成功?他的智能交易经常性开仓交易量少于1.0 标准手。看着这些差额图表,仿佛锦标赛仍然在继续,不过它已经成为过去。
结论: 与时俱进见仁见智。这篇文章给出了一些普通的方法估算的交易策略。一个能创造更多的标准来估算交易结果分别采取每个特性将无法提供全面, 客观的估计,但两者融合,他们就可能帮助我们避免片面做法。
可以说,任何肯定的交易结果(连续赢利交易)我们可以从负值交易中获得。这意味着所有这些特征并不能够完全准确地告知交易的薄弱点在贸易。我们应该注意,不应该只满意于最终的肯定结果,得到纯利润就好。
我们不能够创建一个十全十美的智能交易,每个智能交易本身都存在利与弊。懂得估测的方法是不拒绝任何交易方法,而不是教条的执行。要懂得如何能够继续发展智能交易不断更新。上述对2006自动交易锦标赛的统计评论希望对每位交易者都能够带来帮助与支撑。

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 楼主| 发表于 2008-1-29 17:45 | 显示全部楼层

投资智慧:怎样利用趋势线与蜡烛图成功逃顶(图)


北亚集团:利用趋势线与蜡烛图成功逃顶??     本文以北亚集团1999年年底至2001年年底这两年内的走势为例,解析如何运用趋势线和蜡烛图来成功逃离顶部。     1999年12月下旬,北亚集团触底反弹,行情持续发展,到2000年3月份,已经出现了明显的沿上升趋势线上行的迹象,形成令人瞩目的牛市行情,行情持续到5月份仍然处于上升趋势线的上方。值得警惕的变化出现在6月2日和5日的两个上吊线。一般情况下,上吊线是牛市见顶信号或者熊市信号,这两个上吊线给了投资者一个明显的警示——牛市可能见顶。随后在6月16日前后股价向下突破了上升趋势线,图表再次发出警示:牛市见顶的可能进一步加大。     接下来,北亚集团高位缩量盘整了两个多月,到9月8日,随着股价10股拆为15股的除权,图表上出现一个明显的看跌吞没线,看跌吞没线主要是熊市信号,随后股价大跌。     在2000年9月份—2001年9月份之间,股价维持在高位震荡盘整,这期间形成一个典型的下降三角形形态。这期间的三个顶点构成下降阻挡线,三个低点构成水平支撑线。2001年10月8日支撑线被向下突破,之后于10月23日形成一个较小的反抽;于11月23日前后形成一个较大的反抽,随后形成缺口下跌,跌幅可观。??     本图中,最佳的操作方法是:上吊线处适量减仓、上升趋势线突破处再度减仓、缩量盘整中进一步减仓、看跌吞没线处全抛光、对称三角形中不要买卖、水平支撑线突破后更不要操作。逃离顶部,就这么简单!
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 楼主| 发表于 2008-1-29 18:05 | 显示全部楼层

乾坤燭有限公司

乾坤燭有限公司

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圖表形態 > 雙頂



雙頂
雙頂(Double Top)俗稱M頭圖形。雙頂在圖形中是一個主要的轉勢訊號。當價格在某時段內連續兩次上升至相約高度時而形成的價位走勢圖形。雙頂的形態像兩座山頭相連,出現在價位的頂部,反映後市偏淡。 當價格自第一頂回落後,成交量通常都會萎縮。再者,若股價跌破先前的支持線(頸線),便會較急速的滑落,支持線因此而改變為阻力線。
根據以上圖例,由A點到B點是一個上升趨勢。當遇到阻力位時,市況隨即回落。在低位停留3個多月後,市況再次上升到另一個高位C點。但後市迅速下滑而形成雙頂圖形。由此可見,趨勢確實已經逆轉及A點發出一個穿破支持位的訊號。
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 楼主| 发表于 2008-1-29 18:13 | 显示全部楼层
雙底
雙底(Double Bottoms)俗稱W底。它是當價格在某時段內連續兩次下跌至相約低點時而形成的走勢圖形。當出現雙重底時,通常是反映在向下移動的市況由熊市轉為牛市。一旦形成雙重底圖形,必須注意圖形是否肯定穿破阻力線,若穿破阻力線,示意有強烈的需求。成交量通常因回調而大幅增加。雙重底亦可利用技術分析指標中的資金流向指數及成交量平衡指數(OBV)作分析買賣強勢之用。若股價穿破阻力線,阻力線因此而變為支持線。 根據以上圖例,由A點到B點是一個下跌趨勢。當價格下跌遇到支持位後,隨即反彈徘徊在這交易範圍約兩個月。在C點,價格又再嘗試上一個低位B點,但即時反彈。其後,因雙重底的形成。價格隨即迅速上揚。要確認,必須先肯定趨勢是否真正轉向或是否已破前市的阻力位(即A點)。
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