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智能測試報告中數(shù)字的意義 [MT4]

  • 任何交易可以在歷史數(shù)據(jù)上測試。在測試完成之后,總結(jié)性的結(jié)果和一些特性會在“報告”標(biāo)簽顯示。報告允許對不同智能交易進(jìn)行對比,對于相同而不同輸入數(shù)據(jù)的智能交易進(jìn)行對比。本文將會詳細(xì)解析測試報告中的數(shù)字意義。

    測試結(jié)果報告范例
    以下方測試報告結(jié)果為范例進(jìn)行解析:


    'Bars in test' 以模型為基礎(chǔ),顯示歷史的深度。

    'Ticks modelled'顯示模型次序的大小。 每一個記錄的次序代表柱的當(dāng)前或另一時刻狀態(tài) (OHLCV)。 不同柱的狀態(tài)取決于時間范圍,模型方法,和從較小時間段內(nèi)的柱的歷史數(shù)據(jù)。

    'Modelling quality' 按照以下的公式進(jìn)行計算:

    ModellingQuality = ((0.25*(StartGen-StartBar) +0.5 *(StartGenM1-StartGen) +0.9 *(HistoryTotal-StartGenM1)) / (HistoryTotal-StartBar))*100%;位置:

    HistoryTotal - 在歷史中的總數(shù)額;

    StartBar - 開始測試柱的數(shù)字。模型開始于最小的第101個柱或者測試水平初始日期相關(guān)的柱;

    StartGen - 在最近的時間范圍內(nèi)開始測試柱的數(shù)字;

    StartGenM1 - 在原有分鐘內(nèi)開始測試柱的數(shù)字;

    另外:

    對于最近時間范圍數(shù)據(jù)庫模型的開始和最近時間范圍數(shù)據(jù)模型的開始存在重量系數(shù)0. 25的區(qū)別;

    對于最近時間范圍數(shù)據(jù)庫模型的開始和最近時間范圍數(shù)據(jù)模型的開始在原有分鐘內(nèi)存在重量系數(shù)0. 5的區(qū)別;

    在原有時間上模型的開始和歷史數(shù)據(jù)的末尾之間重量系數(shù)0.9的區(qū)別。

    Gross profit, 所有贏利交易總數(shù)的凈贏利值;

    Gross loss, 所有虧損交易總數(shù)的凈虧損值;

    Total net profit, 凈贏利值和凈虧損值之間的差別:

    TotalNetProfit = GrossProfit - GrossLossProfit factor, 贏利原因顯示在多少時間內(nèi)凈贏利值超過凈虧損值:

    ProfitFactor = GrossProfit / GrossLossExpected payoff,預(yù)期值可以使用以下公式進(jìn)行計算:

    Expected Payoff = (ProfitTrades / TotalTrades) * (GrossProfit / ProfitTrades) - (LossTrades / TotalTrades) * (GrossLoss / LossTrades)位置:

    TotalTrades - 交易總數(shù);

    ProfitTrades - 贏利交易總數(shù);

    LossTrades - 虧損交易總數(shù);

    GrossProfit - 凈贏利交易總數(shù);

    GrossLoss - 凈虧損交易總數(shù).



    在一定程度上從最初的平衡顯示減少原始的價值:
    AbsoluteDrawDown = InitialDeposit - MinimalBalance最大借款值和當(dāng)前最小借款值的最大差距:

    MaximalDrawDown = Max of (Maximal Peak - next Minimal Peak)在圖表的下方會給出測試的最大借款價值的基本狀態(tài)??偟淖畲蠼杩顑r值會以粗箭頭標(biāo)出。


    最大借款百分比的比率等于最大借款和它的各自價值的商:

    MaxDrawDown % = MaxDrawDown / its MaxPeak * 100%在報告中顯示的其他結(jié)果可以應(yīng)用簡單的數(shù)學(xué)方法計算。

    Total trades - 在測試?yán)锏慕灰卓倲?shù);

    Short positions (won %) - 賣空倉位總數(shù)額和其中贏利百分比(賣空倉位/賣空倉位總數(shù)*100%);

    Long positions (won %) - 看漲倉位總數(shù)額和其中贏利百分比(看漲倉位/看漲倉位總數(shù)*100%);

    Profit trades (% of total) - 贏利交易總數(shù)和交易總數(shù)的百分比(贏利交易/交易總數(shù)*100%);

    Loss trades (% of total) - 虧損交易總數(shù)和交易總數(shù)的百分比(虧損交易/交易總數(shù)*100%);

    Largest profit trade - 贏利交易中獲得的最大贏利;

    Largest loss trade - 虧損交易中獲得的最大贏利;

    Average profit trade - 贏利交易中贏利的平均數(shù) (凈贏利值 / 贏利交易);

    Average loss trade - 虧損交易中虧損的平均數(shù)(凈虧損值 / 虧損交易);

    Maximum consecutive wins (profit in money) - 在這一系列贏利總數(shù)和交易的贏利系列中最大連續(xù)盈利;

    Maximum consecutive losses (loss in money) - 在這一系列虧損總數(shù)和交易的虧損系列中最大連續(xù)損失;

    Maximal consecutive profit (count of wins) - 在交易總數(shù)中最大連續(xù)交易的贏利;

    Maximal consecutive loss (count of losses) - 在交易總數(shù)中最大連續(xù)交易的贏利;

    Average consecutive wins - 贏利系列中連續(xù)盈利的平均數(shù);

    Average consecutive losses - 虧損系列中連續(xù)損失的平均數(shù).

    模型示意圖中的色彩應(yīng)用
    以下色彩應(yīng)用于以下示意圖:

    亮綠色- 分鐘內(nèi)的模型,圖中標(biāo)注為7。

    略深綠色 – 顯示模型大的時間范圍,從M5至 H4。

    粉色- 完全的不規(guī)則碎片模型。圖中標(biāo)注為2 。

    灰色- 原有的模型,圖中標(biāo)注為1 。


    上方的色彩示意圖是按照最初模型數(shù)據(jù)計算的:

    Bars in test = 4190;

    StartBar = 2371;

    StartGen (H4) = 3042 (圖中標(biāo)注為3 );

    Start H1 = 3355 (圖中標(biāo)注為4);

    Start M30 = 3841 (圖中標(biāo)注為5);

    Start M15 = 3891 (圖中標(biāo)注為6);

    Start M5 = 0 (圖中沒有標(biāo)注);

    Start M1 = 3917.

    由以上這些價值和模型的公式獲得以下結(jié)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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