Marktknigge oder gute Manieren im Minenfeld - Seite 4
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Ich habe das Gefühl, dass ich es falsch mache. Ich habe versucht, diesen Prozess zu modellieren und mit Parametern zu spielen. Ich bekomme nicht so schöne Oberflächen. Ich erhalte Ebenen und lineare Abhängigkeiten. Ich kann nichts verstehen. Aus Verzweiflung habe ich versucht, "optimal f" aus Vince's Buch zu simulieren - mit genau demselben Ergebnis. Es stellt sich heraus, dass es gar nicht so ist, wie es im Buch steht. Hat sein verrücktes Spiel aus dem Buch von Vince übernommen, als er $2 gewinnt und $1 verliert - ein sehr gutes und faires Spiel. Wie auch immer, ich versuche immer noch, das Gleiche wie Vince zu bekommen.
Ich habe Flächen in Mathcad erstellt. Ich habe einen Ausdruck für die Rendite pro Zeiteinheit verwendet (die Einheit ist die charakteristische Zeit der Preisänderung um einen Pip):
Da der erhaltene Wert klein ist, etwa 10^-4 (es ist kein Fehler, denn es ist eine Rendite für die Zeit der Preisänderung von einem Pip), wurde das Ergebnis mit 10^5 multipliziert und ich erhielt diese Flächen, die Sie auf der Abbildung sehen können.
S - 10^4
dS - geändert im Bereich von 1-100
L reicht von 1-300
p - geändert im Bereich 0-0,03
Spanne - geändert von 1-10
Sollte konvergieren
Großartig. Ist diese Methode zur Berechnung der Hebelwirkung nur auf NS anwendbar? Oder funktioniert es für jede MTS?
Der NS hat damit absolut nichts zu tun. Es hat nichts mit irgendjemandem zu tun. Die einzige Voraussetzung ist, dass die Wahrscheinlichkeit der Vorhersage bekannt ist.
Welche Schulter benutzt der Prüfer?
Diejenige, die bei der letzten Anmeldung am Terminal verwendet wurde
Welches Druckmittel verwendet der Prüfer? Und wie kann man das ändern?
Um sich bei einem anderen Konto/einer anderen Maklerfirma erneut anzumelden.
Das ist die Sache, manche Leute können die Vorhersage nicht berechnen ;0) . Ich habe ein System, um die Extreme des Tages einzufangen. Jetzt versuche ich, es zu verbessern, es ist instabil. Nachdem ich dies gelesen habe, habe ich zum ersten Mal darüber nachgedacht, welche Art von Druckmittel der Prüfer einsetzt. Und wie kann ich es ändern?
stLot *Lot=K*Lever - verbindet die Größe der offenen Position (Lot) mit dem Leverage und der Einzahlungsgröße (siehe den allerersten Beitrag zu diesem Thema). Wenn Sie die Größe der offenen Position kennen, können Sie die eingesetzte Hebelwirkung ermitteln und andersherum. Und noch etwas, der Tester nutzt keine Hebelwirkung, es ist das Vorrecht Ihres TS, so dass die Antwort wie "...zu einem anderen Konto/einer anderen Brokerfirma wechseln..." nicht wirklich der Realität entspricht. Nun, vielleicht verstehe ich auch etwas falsch.
Für die Berechnung der Vorhersage - 1/2+p für "richtige" Transaktionen können Sie diese Zahl wie folgt erhalten:
Wir lassen den TS so laufen, dass es ein paar hundert Transaktionen (je mehr, desto zuverlässiger die Schätzung) mit einer Mindestmenge gibt. Außerdem senden wir den Bericht des Testers an eine mathematische Anwendung (z. B. Excel) und wandeln jede Bestechung (ausgedrückt in $) in Punkte um, indem wir zu jeder Bestechung den Wert der Provision des Maklerunternehmens in Punkten hinzufügen. Zählen Sie nun, wie viele Transaktionen in + sind, und teilen Sie diese Zahl durch die Gesamtzahl der Transaktionen. Wenn das Ergebnis <0 ist, wird der TS eindeutig "umgekehrt". Wenn nun alles in Ordnung ist, dann ziehen wir 1/2 von dem erhaltenen Verhältnis ab, das ist der erforderliche Wert von p.
stLot *Lot=K*Lever - verbindet die Größe der offenen Position (Lot) mit dem Leverage und der Einzahlungsgröße (siehe den allerersten Beitrag zu diesem Thema). Wenn Sie die Größe der offenen Position kennen, können Sie die eingesetzte Hebelwirkung ermitteln und andersherum. Und noch etwas, der Tester nutzt keine Hebelwirkung, es ist das Vorrecht Ihres TS, so dass die Antwort wie "...zu einem anderen Konto/einer anderen Brokerfirma wechseln..." nicht wirklich der Realität entspricht. Nun, vielleicht verstehe ich auch etwas falsch.
Für die Berechnung der Vorhersage - 1/2+p für "richtige" Transaktionen können Sie diese Zahl wie folgt erhalten:
Wir lassen den TS so laufen, dass es ein paar hundert Transaktionen (je mehr, desto zuverlässiger die Schätzung) mit einer Mindestmenge gibt. Außerdem senden wir den Bericht des Testers an eine mathematische Anwendung (z. B. Excel) und wandeln jede Bestechung (ausgedrückt in $) in Punkte um, indem wir zu jeder Bestechung den Wert der Provision des Maklerunternehmens in Punkten hinzufügen. Zählen Sie nun, wie viele Transaktionen in + sind, und teilen Sie diese Zahl durch die Gesamtzahl der Transaktionen. Wenn das Ergebnis <0 ist, wird der TS eindeutig "umgekehrt". Wenn nun alles in Ordnung ist, dann ziehen wir 1/2 von dem erhaltenen Verhältnis ab, das ist der erforderliche Wert von p.
ungenau, habe es verpasst.
.... wurde in + und teilen Sie die resultierende Zahl durch die Gesamtzahl der Transaktionen-1/2. Es ist jedoch klar. Allerdings erhalten wir nicht die Wahrscheinlichkeit, sondern die Häufigkeit der positiven Transaktionen. Unter bestimmten Annahmen kann sie als Wahrscheinlichkeit angesehen werden.
Meines Erachtens ist die Wahrscheinlichkeit eines Abschlusses nicht konstant und kann von Geschäft zu Geschäft variieren. Sie müssen in der Lage sein, sie (die Wahrscheinlichkeit) vor jedem Handel zu berechnen. Aber es ist viel schwieriger.
Natürlich stimme ich Ihnen zu, Sergey. Es wäre schön, den Parameter p lokal und in Echtzeit schätzen zu können, aber ich fürchte, diese Aufgabe hat die gleiche Schwierigkeit wie die Konstruktion eines nicht nachlaufenden Indikators, mit all ihren Konsequenzen...
Übrigens, wenn wir die Abhängigkeit der optimalen Größe der Einnahme von der optimalen Größe des Handelshebels in einer doppelt logarithmischen Skala darstellen, erhalten wir folgendes Ergebnis:
Der Parameter p ist hier implizit enthalten; die Vorhersagegenauigkeit von p nimmt von links nach rechts für zwei feste Werte der Maklerprovisionen - 2 und 8 Punkte - zu (rote und blaue Linien entsprechend). Bei den Berechnungen haben wir vereinfachte Ausdrücke für die Abhängigkeiten dS(p) und Lever(p) verwendet, wobei wir davon ausgingen, dass p klein ist. Die Abweichung von der exakten Lösung betrug im gesamten dargestellten Bereich nicht mehr als 10 %.