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Ich scheine es in meinem Bemühen um Kürze übertrieben zu haben. Ich verstehe Avals Annahme so, dass wir bei der Aufstellung "subjektiver" Hypothesen unser Verständnis der Funktionsweise des Marktes, d. h. externe Informationen, nutzen. Im Grunde genommen gehen wir über die TA hinaus (Sie sind der erste, der diesen Begriff verwendet :) ). Dies ist ein zusätzlicher Filter, ohne den wir nichts anderes als Lärm auf dem Markt sehen werden.
Ja, genau das habe ich gemeint. Die Nullhypothese besagt, warum das System auf dem Markt Geld verdient. Dann ist die Antwort auf die Frage, wann sie verdient, logisch mit der vorherigen verbunden. Der Kontext ist die Antwort auf die Frage, wann sich das System lohnt. Wenn es kein Nullniveau gibt, dann wird das System ein Schamanismus mit einigen Ableitungen vom Preis und der Anpassung an die Geschichte oder an die unbekannte "Marktphase" sein. Selbst wenn es wirklich funktioniert, ist nicht klar, warum es funktioniert und wann und was angepasst werden sollte, damit es funktioniert, und wann es überhaupt nicht funktionieren sollte.
есть только один алгоритм, который формирует все фазовое пространство, которое, в свою очередь, определяется параметризацией рынка. Этот алгоритм является следствием не моих или твоих представлений о контексте, а указанием (если хочешь - прямым) всех точек истории, в которых должны приниматься торговые решения. То есть здесь рулит именно принцип наибольшего (с точки зрения создателя ТС) профита. Эти точки отображаются в фазовом пространстве. Если они группируются, то получаются контекстные области - типы контекста. Сколько их получится заранее неизвестно.
Dennoch nagt mein Gewissen an mir wegen der Verzerrung von Juris Position. Auf der Suche nach einer kurzen Formulierung seiner Position bin ich bei dem oben zitierten Absatz stehen geblieben. Lassen Sie es mich auf den Punkt bringen.
... Es gibt nur einen Algorithmus, der den gesamten Phasenraum bildet, der wiederum durch die Marktparametrisierung bestimmt wird.
Dieser Algorithmus ist eine Konsequenz nicht meiner oder Ihrer Ideen über den Kontext, sondern ein Hinweis (wenn Sie so wollen - direkt) auf alle Punkte der Geschichte, in denen Handelsentscheidungen getroffen werden sollten. Das heißt, hier herrscht das Prinzip des größten (aus Sicht des TK-Erstellers) Gewinns.
Diese Punkte werden im Phasenraum angezeigt. Werden sie gruppiert, so erhält man Kontextbereiche - Kontextarten. Wie viele es sein werden, ist im Voraus nicht bekannt.
Jetzt geht es definitiv um das "Lernen" aus der Geschichte. Es gibt jedoch keine Negativbeispiele, sondern es werden nur "gute" Punkte angezeigt. Die Frage der Echtzeitbestimmung von Einstiegspunkten hängt also in der Luft, denn nichts verbietet, dass "schlechte" Punkte in denselben kontextuellen Bereichen liegen wie gute. Meiner Erfahrung nach landen sie in der Regel genau dort :).
Es mag nicht ganz offensichtlich sein, aber es ist ein sehr wichtiges Klassifizierungsmerkmal - aufgrund des Fehlens von Negativbeispielen ist keine Optimierung möglich, sondern nur das Testen der anfänglichen Annahmen ist möglich. Das heißt, der beschriebene Ansatz fällt wiederum in den ersten Typ.
Продолжая мысль о возможных координатах.
Was ist mit den Achsen? Oder ist es nur ein Beispiel für eine der Möglichkeiten, die die Menschheit kennt, um Informationen darzustellen?
А что по осям? Или это просто иллюстрация одного из известных человечеству способов представления информации?
sie unterzeichnet sind.
Und vorher definiert.
Durch bestimmte Figuren - den "Byduge"-Beobachter und den "bellenden Hund". ;)
Die Frage ist jedoch, mit welcher Art von Induktor man die einzelnen Werte messen kann.
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Wenn das Interesse an diesem Thema anhält, werde ich die Argumentation etwas später fortsetzen.
Und es werden Hypothesen über das optimale Verhalten in jedem Bereich aufgestellt.
они подписаны.
И ранее определены..
Ah, ich dachte, die Inschriften beziehen sich auf Zahlen und/oder Zonen. Kann ich einen Link zu den Definitionen bekommen, ich habe sie definitiv vermisst.
lesen Sie die vorangegangene Argumentation.
Auch wenn es sich um ideale Charaktere handelt - die Anforderungen an ihre Eigenschaften sind umrissen.
Ist dies eine Folge des globalen Trends während des "Berichtszeitraums" oder gab es Rückgaben, die weder in die erste noch in die zweite Stichprobe fielen?
Eine Folge des Trends. Buy-and-hold wirkt sich in diesem Zeitraum positiv aus :)
Die Rückgaben wurden nicht verworfen oder übersehen.
Aber es ist asymmetrisch zu den Auf- und Abwärtsbewegungen, verwirrt Sie das nicht?
Характер движений вверх и вниз сам по себе разный.
Dies scheint der Fall zu sein, könnte aber auch eine Folge des globalen Kontextes sein. Das heißt, wenn es sich ändert, wird es eurusd zu usdeur ändern müssen :)
P.S. Yuri, ich habe wohl versucht, die Leser in diesem Beitrag ganz oder teilweise über Ihren Ansatz in die Irre zu führen, vielleicht könnten Sie ihn selbst kurz formulieren (wenn möglich, nicht zum Nachteil der Korrektheit)?
Auf keinen Fall, weggetreten. Ich habe schon so viel Mühe darauf verwendet. Welchen Sinn hat es, alles noch einmal zu wiederholen? Wer möchte, kann unsere Polemik einfach nachlesen.
Aber ich möchte ein paar Bemerkungen zu Ihrem Vergleich der beiden Ansätze machen.
Es scheint, dass wir hier den Mikrokontext mit dem Zustandsparameter identifizieren können, d.h. es deckt sich eher mit Yuris Ansatz.
Wir sehen, dass wir die Hypothese aufstellen, dass die Einteilung in Kontexte durch ein bestimmtes Merkmal (oder eine Reihe von Merkmalen) eine positive Auszahlungserwartung ermöglichen wird. Und dann wird diese Hypothese im Echtzeithandel (oder seiner Nachahmung in der Geschichte) getestet.
Ich möchte hinzufügen, dass es möglich ist, den Mikrokontext mit dem Bereich der Werte der Zustandsparameter zu identifizieren. Im Übrigen ist alles korrekt. In Anbetracht all dessen, was bereits gesagt wurde.
Der zweite Ansatz, den ich versucht habe, in diesem Thread zu formulieren, besteht darin, dass wir zunächst die Geschichte in Zusammenhänge aufteilen und dabei einen vordefinierten Algorithmus verwenden, um Handelssignale zu erhalten. Anschließend wird die erhaltene Menge an Kontexten in zwei (oder mehr) Teilmengen (Kontexttypen) unterteilt, denen jeweils die eine oder andere Handelstaktik (Strategie) zugeordnet wird. Dann versuchen wir, einen Algorithmus zur Erkennung von Kontexttypen in Echtzeit zu finden. Dies geschieht auf die gleiche Weise wie im ersten Fall, indem Hypothesen über die Auswirkung bestimmter Zustandsparameter auf das Ergebnis aufgestellt und diese getestet werden. In Bezug auf neuronale Netze bilden wir tatsächlich "gute" und "schlechte" Trainingsmuster. Obwohl NS natürlich nur ein möglicher Ansatz für das Problem ist.
Der größte Leckerbissen in Ihrem Beitrag. Ich habe es gewagt, einige Auszüge daraus zu machen:
1 Wir zerlegen die Geschichte zunächst in Kontexte, indem wir einen vordefinierten Algorithmus zur Gewinnung von Handelssignalen verwenden.
2. wir unterteilen die erhaltene Menge von Kontexten in zwei (oder mehr) Teilmengen (Kontexttypen)
3. Wir versuchen, einen Algorithmus zur Erkennung von Kontexttypen in Echtzeit zu finden.
Das heißt, der Algorithmus für die Gewinnung von Handelssignalen - eine so höchst subjektive Sache, die ganz von unseren persönlichen Vorstellungen über die Strategie, die Signale und das Verfahren zu ihrer Gewinnung abhängt - wird zur Grundlage für unsere (eigenhändige) Aufteilung der Geschichte in Zusammenhänge. Wir teilen sie dann in Typen ein. Da hierfür keine objektiven Kriterien angegeben werden, scheint dies auch auf unseren eigenen Wahrnehmungen/Vorlieben/Einschätzungen zu beruhen. Und nach all dieser gigantischen Arbeit müssen wir uns mit dem Problem herumschlagen, das wir uns selbst geschaffen haben - wie erkennen wir sie jetzt?
In diesem Sinne sind beim ersten Ansatz die Operationen der Auswahl und der Anerkennung einfach dieselben.
Der erste Ansatz scheint weniger objektiv zu sein, d.h. der zweite ist eher geeignet, Risiken zu minimieren und Gewinne zu maximieren. Zum einen wegen des gewinnorientierten Kontexttrennungsalgorithmus, zum anderen wegen der Möglichkeit, mathematische Optimierungsmethoden anzuwenden. Während die erste in ihrer reinen Form überhaupt nicht optimiert werden sollte. IMHO, natürlich.
Der erste Ansatz kann nicht weniger objektiv erscheinen, weil es so etwas wie weniger objektiv einfach nicht gibt. Für den zweiten beschriebenen Ansatz konnte ich überhaupt keine objektiven Gründe erkennen. Im Vergleich dazu ist beim ersten Ansatz in Punkt 1 der kreative Akt die Parametrisierung des Phasenraums. Wenn sie der Komplexität des Systems angemessen ist, erfolgt die Aufteilung des Phasenraums in Kontexte und deren Klassifizierung automatisch. Beim ersten Ansatz fallen also nicht "Auswahl- und Erkennungsoperationen", sondern Auswahl- und Typisierungsoperationen von Kontexten zusammen. Und die Kontexterkennung in Echtzeit (Punkt 3) erfolgt automatisch. Und es ist nicht nötig, dafür einen speziellen Algorithmus zu finden. Der gesamte erste Ansatz beruht also auf der Angemessenheit der Parametrisierung. Ist dies nicht ein Indikator für die Objektivität des Modells?
Aber der zweite Ansatz macht leider bei jedem Schritt genau vor diesem "Wir" halt. Ist es Objektivität?
Was die Optimierung betrifft, so wäre ich nicht besonders glücklich. Subjektiv geprägte Systeme mit einer großen Anzahl von Parametern bieten die größten Optimierungsmöglichkeiten. Zweitens ist die Verwendung des Kriteriums der Gewinnmaximierung (allerdings nicht einer bestimmten Handelsstrategie oder eines Algorithmus, sondern eines objektiven Kriteriums) die eigentliche Quelle der Kontextbildung im ersten Ansatz. Der zweite hat hier keinen Vorteil. Ich würde sogar sagen, im Gegenteil, sie ist aufgrund ihrer Subjektivität minderwertig. Und drittens gibt es beim ersten Ansatz auf jeden Fall Parameter, die optimiert werden müssen. Da dies schon lange diskutiert wird, möchte ich klarstellen: Die besagte Optimierung wird im Wesentlichen auf einen Händler zugeschnitten sein. Zum Beispiel über seinen Handelshorizont, das Risikoniveau, MM. Wir müssen Arbitrage ausschließen, wo sie nicht hingehört. Und da der Handel ein menschliches Spiel ist, wird es zwangsläufig einen gewissen Spielraum für Willkür geben.
Allerdings möchte ich in diesem Zusammenhang auf Avals Annahme hinweisen, dass jeder Versuch, Kontexte aufgrund hoher Lärmpegel "objektiv" zu trennen, zum Scheitern verurteilt ist (oder sich in einen Anfall verwandelt). Der Wortlaut scheint nicht mit dem des Verfassers übereinzustimmen; bitte korrigieren Sie ihn, wenn etwas falsch ist.
Zum Glück gibt es auch im zweiten Schema ein Element des Subjektivismus, alle Hoffnung für ihn :) . Andererseits besteht auch bei der ersten Variante die Versuchung, sie durch Optimierung oder Hinzufügen von Parametern (und wiederum durch Optimierung) zu "verbessern". Damit nähert sich dieser Ansatz dem zweiten an, zumindest in Bezug auf Rechen und Fallen.
Ich möchte nur eine Sache anmerken. Beim ersten Ansatz ist es möglich, die Wirksamkeit verschiedener Parameter getrennt zu prüfen. Und wenn sich ein Parameter als unwirksam erweist, werfen Sie ihn endgültig weg. Es ist zum Beispiel möglich, auf diese Weise alle TA-Indikatoren, sowohl die klassischen als auch die neuesten, zu überprüfen. Die Arbeit ist natürlich nicht trivial und routinemäßig. Aber die Diagnose tut es. Beim ersten Ansatz ist es also nicht erforderlich, Parameter hinzuzufügen. Es braucht nur objektive und angemessene Parameter.
Wer hat? :-)
Das Wichtigste ist, dass Sie mit der Einstufung einverstanden sind.
Was die Subjektivität des zweiten Ansatzes betrifft, so glaube ich, dass Sie die Situation überdramatisieren. Wir haben ein recht objektives Kriterium für den Signalerfassungsalgorithmus - den Grad der Nähe zu idealen Eingängen. Wir können einen Kontext nur dann als "gut" einstufen, wenn unsere Eingaben hinreichend nahe an den idealen Eingaben liegen.
Das Problem, das wir uns selbst schaffen - nun, ja, aber zumindest haben wir klar definierte Inputs und Outputs. Wissen Sie, ich habe einmal ziemlich viel Zeit mit perfekten Zickzack-Eingaben verbracht. Und als Ergebnis kam ich zu dem Schluss, dass ein solcher Ansatz keine "objektive" automatische Kontexterkennung (im Sinne der aktuellen Diskussion) und keine "objektiven" Input-Outputs liefert. Es stellt sich einfach heraus, dass jeder Algorithmus, der auf perfekte Eingaben abgestimmt ist, genauso viele schlechte wie gute Eingaben produziert. Das liegt in der Natur des Marktes. Vielleicht habe ich aber auch nur nicht die "richtige" Parametrisierung gefunden. Wenn Sie sie finden, können wir die Diskussion fortsetzen :).
Was die Optimierung betrifft, so habe ich den Eindruck, dass Sie darunter nur die Optimierung im Tester verstehen. Ja, beim ersten Ansatz ist dies die einzige Möglichkeit der Optimierung.
Aber je subjektiver, desto besser :) . Dein Beitrag hat mir gerade die Seele erwärmt :) .