ATC: Erfahrung, Wissen und Praxis. - Seite 6
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An dieser Stelle sind zwei Dinge wichtig zu verstehen:
1) Definitionsgemäß sind alle "hausgemachten" Roboter, die von Einzelpersonen zu Hause entwickelt werden und/oder werden könnten, trotz ihrer persönlichen Besessenheit, ein Robo-Grial zu finden, in Wirklichkeit Hunderte Male schwächer als automatisierte und halbautomatisierte Handelssysteme großer Handelsfonds und Investmenthäuser (GoldmanSachs, BlackRock usw.), an denen Hunderte von kreativen Mathematikern, Strategen und Programmierern arbeiten; Daher werden Algo-Trader in einem Wettbewerb zwischen Robotern immer verlieren (die Ergebnisse ihrer Robo-Strategien werden durch neuronale Netze approximiert und berechnet, genau wie das Verhalten von Glücksspiel-Händlern mit autonomer Entscheidungsfindung),
2) Handwerkliche Roboter sind um ein Vielfaches schwächer als ein menschliches Gehirn, das darauf trainiert ist, dynamische Berechnungsprobleme zu lösen, die durch Nachrichten und Handelsgeschäfte von Handelsfonds entstehen.
Dies führt zu einer einfachen Schlussfolgerung: Es macht für einen einzelnen Händler keinen Sinn, Zeit für den algorithmischen Junk-Handel aufzuwenden, sondern nur sein eigenes "Neuronetz" zu trainieren, um manuelle Handelsprobleme zu lösen (+ Treiber/Scanner und andere Unterstützungsalgorithmen in MQL5 oder einer anderen Plattform zu entwickeln). Das ist der Weg der Gladiatoren auf dem Finanzmarkt, die für Geld üben und kämpfen.
Über mich: Ich bin im letzten Sommer nach 5 Jahren Algo-Forschung zu diesem Schluss gekommen und konzentriere mich jetzt voll und ganz auf die Ausbildung meines Gehirns und die Entwicklung von Back-Office-Systemen (Marktscans, Risikomanagement usw.). Bisher keine WOW-Ergebnisse, aber ich gehe diesen Weg des Lernens, des Coachings-> Handelns, des Herausfindens meiner Fehler, und des erneuten Handelns. Der einzige Nachteil ist, dass ich bisher komplett auf Alkohol verzichten musste.
Zwei Punkte sind hier wichtig zu verstehen:
1) Definitionsgemäß sind alle "hausgemachten" Roboter, die von Einzelpersonen zu Hause entwickelt werden und/oder werden könnten, trotz ihrer persönlichen Besessenheit, ein Robo-Grial zu finden, in Wirklichkeit Hunderte Male schwächer als automatisierte und halbautomatisierte Handelssysteme großer Handelsfonds und Investmenthäuser (GoldmanSachs, BlackRock usw.), an denen Hunderte von kreativen Mathematikern, Strategen und Programmierern arbeiten; Daher werden Algo-Trader in einem Wettbewerb zwischen Robotern immer verlieren (die Ergebnisse ihrer Robo-Strategien werden durch neuronale Netze approximiert und berechnet, genau wie das Verhalten von Glücksspiel-Händlern mit autonomer Entscheidungsfindung),
2) Handwerkliche Roboter sind um ein Vielfaches schwächer als ein menschliches Gehirn, das darauf trainiert ist, dynamische Berechnungsprobleme zu lösen, die durch Nachrichten und Handelsgeschäfte von Handelsfonds entstehen.
Dies führt zu einer einfachen Schlussfolgerung: Es macht keinen Sinn für einen einzelnen Händler, Zeit auf Algo-Jobbing zu verwenden, sondern nur sein eigenes "Neuronetz" zu trainieren, um manuelle Handelsprobleme zu lösen (+ Treiber/Scanner und andere Unterstützungsalgorithmen in MQL5 oder einer anderen Plattform zu entwickeln). Dies ist der Weg der Gladiatoren auf dem Finanzmarkt, die für Geld trainieren und kämpfen.
Über mich: Ich bin im letzten Sommer nach 5 Jahren Algo-Suchezu diesem Schluss gekommen und konzentriere mich nun voll und ganz auf das Coaching meines Gehirns und die Entwicklung von Back-Office-Systemen (Markt-Scans, Risikomanagement usw.). Bisher keine WOW-Ergebnisse, aber ich gehe diesen Weg des Lernens, des Coachings-> Handelns, des Herausfindens meiner Fehler und des erneuten Handelns. Der einzige Nachteil ist, dass ich bisher komplett auf Alkohol verzichten musste.
Wie lautet die Definition? Geben Sie mir die genaue Quelle :-)
und die Vergleichskriterien und TK von "Fonds und Häusern" ?
Über Sie: Ich schätze, es ist einfach nur Müdigkeit und Frustration.
Interessante Überlegung.
zustimmen
Zwei Dinge sind hier wichtig zu verstehen:
...
Über mich: Ich bin im letzten Sommer nach 5 Jahren Algo-Suche zu diesem Schluss gekommen und konzentriere mich nun voll und ganz auf das Coaching meines Gehirns und die Entwicklung von Back-Office-Systemen (Marktscans, Risikomanagement usw.). Bisher keine WOW-Ergebnisse, aber ich gehe diesen Weg des Lernens, des Coachings-> Handelns, des Herausfindens meiner Fehler, und des erneuten Handelns. Der einzige Nachteil ist, dass ich bisher komplett auf Alkohol verzichten musste.
Es ist durchaus möglich, dass Sie in 5 Jahren wieder zur Algo-Forschung zurückkehren ).
Es ist gut möglich, dass Sie in fünf Jahren wieder in die Algo-Forschung einsteigen).
keine
Ich würde sogar sagen, dass das KEIN Nachteil ist.
ein nüchterner Geist, frische Gedanken aus einem 100%ig funktionierenden Gehirn
tut das Richtige.
keine
Ich würde sogar sagen, das ist KEIN Minuspunkt.
ein nüchterner Geist, frische Gedanken aus einem 100%ig funktionierenden Gehirn
Und das zu Recht.
Der Nachteil ist, dass man ständig am Bildschirm kleben muss, und das wird früher oder später langweilig.
Der Nachteil ist, dass man die ganze Zeit am Bildschirm kleben muss und sich früher oder später langweilt.
Hier ist es wichtig, zwei Punkte zu verstehen:
1) Definitionsgemäß sind alle "hausgemachten" Roboter, die von Einzelpersonen zu Hause entwickelt werden und/oder werden könnten, trotz ihrer persönlichen Besessenheit, ein Robo-Grial zu finden, in Wirklichkeit Hunderte Male schwächer als automatisierte und halbautomatisierte Handelssysteme großer Handelsfonds und Investmenthäuser (GoldmanSachs, BlackRock usw.), an denen Hunderte von kreativen Mathematikern, Strategen und Programmierern arbeiten; Daher werden Algo-Trader in einem Wettbewerb zwischen Robotern immer verlieren (die Ergebnisse ihrer Robo-Strategien werden durch neuronale Netze angenähert und berechnet, genau wie das Verhalten von Glücksspiel-Händlern mit unabhängigen Entscheidungen),
2) Handwerkliche Roboter sind um ein Vielfaches schwächer als ein menschliches Gehirn, das darauf trainiert ist, dynamische Berechnungsprobleme zu lösen, die durch Nachrichten und Handelsgeschäfte von Handelsfonds entstehen.
Dies führt zu einer einfachen Schlussfolgerung: Es macht für einen einzelnen Händler keinen Sinn, Zeit für den algorithmischen Junk-Handel aufzuwenden, sondern nur sein eigenes "Neuronetz" zu trainieren, um manuelle Handelsprobleme zu lösen (+ Treiber/Scanner und andere Unterstützungsalgorithmen in MQL5 oder einer anderen Plattform zu entwickeln). Dies ist der Weg der Gladiatoren auf dem Finanzmarkt, die für Geld trainieren und kämpfen.
Über mich: Ich bin im letzten Sommer nach 5 Jahren Algo-Forschung zu diesem Schluss gekommen und konzentriere mich jetzt voll und ganz auf die Ausbildung meines Gehirns und die Entwicklung von Back-Office-Systemen (Marktscans, Risikomanagement usw.). Bisher keine WOW-Ergebnisse, aber ich gehe diesen Weg des Lernens, des Coachings-> Handelns, des Herausfindens meiner Fehler, und des erneuten Handelns. Der einzige Nachteil ist, dass ich bisher komplett auf Alkohol verzichten musste.