Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 3367
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Es gibt eine Handelsstrategie mit einem Parameter, wir können sie bedingt durch die Formel F(x) ausdrücken, wobei F - Strategie, x - statischer Parameter.
Wenn wir den dynamischen Parameter x anstelle des statischen Parameters verwenden, bedeutet dies, dass wir die Funktion Y anstelle von x verwenden, was dann wie F(Y()) aussieht.
Wie kann man also die Funktion Y() ohne Optimierung finden, so dass diese Funktion nicht so "tot" ist wie das statische x?
Das Problem ist folgendes)))))
Offensichtlich bin ich weit von der Materie entfernt - ich habe wieder einmal nichts verstanden. Du brauchst nicht für mich zu schreiben.
Wenn ein bestimmter Strategieparameter einmal optimiert wurde und dann in Vergessenheit gerät (er funktioniert in der Zukunft genauso gut wie auf den vorherigen Daten), dann kann ein solcher Parameter als bedingt statisch bezeichnet werden.
Wenn wir den Parameter systematisch optimieren müssen, um ihn zu aktualisieren, dann kann ein solcher Parameter als eine Funktion in der Zeit (an den Punkten der Optimierung) dargestellt werden. Es wird vorgeschlagen, diese Funktion anstelle von systematischen, wiederholten Optimierungen zu verwenden.
Dies ist natürlich eine Utopie, denn es ist gleichbedeutend mit der Entdeckung der Formel des Marktes, nach der er funktioniert.
Wir lehnen also die Wissenschaft der adaptiven Filterung, die Theorie der adaptiven Systeme..... Es ist eine Utopie, sie existiert nicht? ))))))).
Wenn die Periode der Maschine durch ATR gesteuert wird, ist das auch unmöglich... Utopie?
Oder ist es eine Utopie im Gehirn?
wenn die MA-Periode von der ATR gesteuert wird (oder umgekehrt), aber es ist notwendig, beide Formeln offenzulegen und Ihr Gehirn nicht mit Optimierungen zu erschrecken
Wenn man kein Hirn hat, ist das eben so.)