Unsere Mascha! - Seite 2
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Ein hohes Maß an Glättung ist ebenfalls kein gutes Ergebnis - eine Steigerung der Rentabilität. Eine Erhöhung der Glattheit führt in jedem Fall zu einer Erhöhung der Latenzzeit. Aber selbst wenn wir von einer Verzögerung von Null ausgehen, wird die erhöhte Glattheit dazu führen, dass kleinere Trades übersprungen werden, was die Anzahl der Trades verringert und dementsprechend den Gewinn verringert und den Drawdown erhöht.....
Sogar auf dem Chart kann man deutlich sehen, dass ein Teil der recht großen Trades, die theoretisch hätten getätigt werden können, nicht getätigt wurde, daher ist der Gewinn gesunken.....
Ein hohes Maß an Glättung ist ebenfalls kein gutes Ergebnis - eine Steigerung der Rentabilität. Eine Erhöhung der Glattheit führt in jedem Fall zu einer Erhöhung der Latenzzeit. Aber selbst wenn wir davon ausgehen, dass die Verzögerung gleich Null ist, führt die verstärkte Glättung dazu, dass kleinere Trades übersprungen werden und folglich die Anzahl der Trades sinkt bzw. der Gewinn sinkt und die Drawdowns steigen.....
Adaptive Anpassung an die beste Variante.
Der von Ihnen beschriebene Fall - das ist das Problem mit all den zeitabhängigen Indikatoren. Schaffen Sie die Zeit im klassischen Sinne ab und verwenden Sie andere Methoden.
Ich habe schon vor langer Zeit solche TCs aufgegeben und verwende andere Methoden.... Ich habe den Beitrag nur als Meinung darüber geschrieben, wozu eine zunehmende Glättung führen kann )))))
Ich habe solche TCs schon lange aufgegeben und verwende andere Methoden....Ich habe gerade einen Beitrag als Meinung darüber geschrieben, wozu eine zunehmende Glätte führen kann )))))
Darf ich Ihnen einen Brief schreiben?
Hinzu kommen noch Fehler (Verluste), die sich aus der Erhöhung der Verspätung ergeben (kein Grund, selbstlos zu sein), und die Frage des Gewinns kann in der Luft hängen .....))))
Ich bin bereit, über die Urheberschaft der Idee zu streiten. Wahrscheinlich ist die Idee so alt wie die MA. :))
Und im Allgemeinen ist das Thema für mich interessant - ich beschäftige mich selbst damit. Natürlich ist nicht alles so schön wie auf Ihrer Zeichnung. Es fehlen eindeutig eine Menge Pfeile.
Nun der Reihe nach:
Meiner Meinung nach, ein solches System wird nicht geben Gewinn ohne eine aggressive MM.
Nun, Genosse! - Wir sind also auf dem richtigen Weg.
Die Abbildung zeigt eine sehr schematische Darstellung der Methode des Öffnens/Schließens von Positionen.
Das Argument ist strittig (Gleichheit der zweiten Ableitung mit Null), so dass es eine Argumentation Ihrerseits erfordert. Was das Extremum (Gleichheit der ersten Ableitung mit Null) anbelangt, so scheint es keiner Argumentation zu bedürfen.
Das Erfordernis der Nähe der MA zum Zitat und das gleichzeitige Erfordernis ihrer Glätte stehen nicht im Widerspruch (und können nicht im Widerspruch stehen), sondern ergänzen sich gegenseitig. Ein markantes Beispiel ist der übliche exponentielle Durchschnitts-EMA. Die rekursive Form ergibt sich genau aus der Minimierung des Funktionals, die gleichzeitig Nähe und Glätte erfordert.
3. Dies kann als eine Weiterentwicklung der Methode betrachtet werden. Zunächst muss eine Lösung für die offensichtlichen Anforderungen an die Form des Funktionals gefunden werden.
Swetten schrieb >>
Wie bitte, was ist FZ?
FZ - Phasenverzögerung. Ein Begriff aus der DSP.
TheXpert 19.01.2009 14:45
Basiert die Zielfunktion auf dem Verweis auf die Gliederung?
Eine zu starke Glättung führt nicht zu einem guten Ergebnis - sie erhöht den Gewinn. Eine Erhöhung der Glätte führt in jedem Fall zu einer Erhöhung der Verzögerung. Aber selbst wenn wir von einer Verzögerung von Null ausgehen, wird die verstärkte Glättung dazu führen, dass kleinere Geschäfte übersprungen werden und folglich die Zahl der Geschäfte abnimmt, bzw. der Gewinn sinkt und der Drawdown steigt.....
Vielleicht sollten Sie es der Reihe nach versuchen?
Erstellen Sie eine erste Variante und analysieren Sie diese.
Dies und jenes mögen, jenes nicht mögen, also nehmen wir dies und jenes aus dem Weg und machen es nach.
Ich sehe nur, dass es eine Menge Verwirrung gibt, und die ursprüngliche Idee war großartig.
Sollten wir es der Reihe nach versuchen?
Erstellen Sie eine erste Version und analysieren Sie sie.
Wir mögen dieses und jenes, mögen jenes nicht, also entfernen wir dieses und jenes und bringen es durcheinander.
Es ist nur so, dass ich hier eine Menge Verwirrung sehe, und die ursprüngliche Idee war cool.
Es gibt keine Unordnung!
Wenn es sonst nichts gibt, sollten wir uns an die Grundvoraussetzungen für eine perfekte MA erinnern:
1. die Nähe zum ursprünglichen VR. Diese Anforderung ist gleich dem geringen Abstand zwischen dem Quotienten X (grüne Linie im Bild) und der geglätteten Kurve Y (blau). Es kann geschrieben werden, dass sie im Durchschnitt einer großen Stichprobe genügen muss: (X[i]-Y[i])^2-->min
2. Glattheit von MA. Diese Anforderung ist gleich dem geringen Abstand zwischen benachbarten Stichproben der glatten Kurve: (Y[i]-Y[i-1])^2-->min.
3. Die Equity-Kurve, die sich aus den vom ursprünglichen BP abgetrennten Teilen zusammensetzt, sollte unter Berücksichtigung der Richtung (des Vorzeichens) der geöffneten Positionen (zwischen den vertikalen Linien im Bild) ansteigen. Das Vorzeichen der Positionseröffnung ist gleich dem Vorzeichen der MA-Ableitung. In unserer Terminologie: sign(Y[i]-Y[i-1]). In diesem Fall wird die Equity-Kurve aus Kotier-Stücken zusammengesetzt, die entsprechend dem Vorzeichen der zu schließenden Position aneinander gestoßen werden. So kann es umgesetzt werden. Konstruieren wir eine erste Differenzreihe (FDD) d[i]=X[i]-X[i-1] für das Kotier:
dann ist ein schnelles Wachstum der Aktienkurve (
) gleichbedeutend mit der Forderung, die erste Ableitung davon zu maximieren: dE[i]/dt=E[i]-E[i-1]= sign(Y[i]-Y[i-1])*(X[i]-X[i-1]) oder mit einer kleinen, aber in unserem Fall akzeptablen Dehnung {(Y[i]-Y[i-1])*(X[i]-X[i-1])}^2-->max Es ist offensichtlich, dass die Maximierung eines Ausdrucks seiner Minimierung mit umgekehrtem Vorzeichen entspricht:-{(Y[i]-Y[i-1])*(Х[i]-Х[i-1])}^2-->min.
Das war's. Wir erhalten das erforderliche Funktional für die Minimierung:
S=w1*(X-Y)^2+w2*(Y[i]-Y[i-1])^2-w3*{(Y[i]-Y[i-1])*(Х[i]-Х[i-1])}^2-->min
Wir müssen sein Minimum relativ zu Y[i] finden , wobei i der aktuelle Bezugspunkt ist.
Keine Streuung!
Wenn keine Wünsche mehr offen sind, sollten wir unsere Erinnerung an die Grundvoraussetzungen für eine perfekte MA auffrischen:
IMHO fehlt die Ansicht der Y-Funktion. Oder habe ich etwas übersehen?
Toll, eine solche Lösung für einen gewissen Zeitraum gefunden. Was dann?
Was zum Beispiel? Wir verdienen - die Rentabilität wird in die Zielfunktion investiert.