Discusión sobre el artículo "Algoritmo de autoadaptación (Parte IV): Funcionalidad adicional y pruebas"
Los resultados fueron menos que modestos con este enfoque. Y la martingala suele asociarse a un alto riesgo, pero también a la rentabilidad.
Hace tiempo que me di cuenta de que entrar en abstracciones como la entropía, las distribuciones y demás no es muy adecuado para el mercado. La complejidad de los conceptos abstractos crece, pero los resultados no.
Los resultados fueron menos que modestos con este enfoque. Y la martingala suele asociarse a un alto riesgo, pero también a la rentabilidad.
Hace tiempo que me di cuenta de que entrar en abstracciones como entropía, distribuciones y demás no es muy adecuado para el mercado. La complejidad de los conceptos abstractos crece, pero los resultados no.
Los resultados pueden parecer modestos. Pero en algún lugar hay un modelo, que puede mostrar los ingresos en cualquier mercado y grandes intervalos de tiempo sin ajuste, tal vez me perdí algo?
Si los ingresos significa vencer a un depósito bancario, es posible. Pero allí el interés se devengará constantemente, y aquí con drawdowns 2-3 veces más que el beneficio. Y con un resultado desconocido al final del periodo del informe.
Estoy escribiendo sobre lo que vi en las pantallas
Si por ingresos te refieres a batir un depósito bancario, es posible. Pero allí los intereses se devengarán constantemente, y aquí con detracciones 2-3 veces superiores al beneficio. Y con un resultado desconocido al final del período de información.
Pienso batir significativamente los depósitos bancarios. Sí, ahora hay drawdowns, pero se pueden reducir significativamente. En la última modificación, logré reducir el drawdown en un instrumento 10 veces con los mismos parámetros, en relación con la versión mostrada en el artículo.
Sólo comentaba lo que veía, sin ningún análisis profundo :)
Los resultados fueron menos que modestos con este enfoque. Y la martingala suele asociarse a un alto riesgo, pero también a la rentabilidad.
Hace tiempo que me di cuenta de que entrar en abstracciones como la entropía, las distribuciones y demás no es muy adecuado para el mercado. La complejidad de los conceptos abstractos crece, pero los resultados no.
Yo también lo creo.
para las TS de rejilla hay que fijarse antes que nada en la línea de equidad en los gráficos del probador, no en el balance, en los ejemplos dados en el artículo, imho, no hay nada que mirar - comportamiento impredecible de las TS en general.
Sólo he comentado lo que he visto, sin ningún análisis profundo :)
Entiendo las preguntas, no siempre está claro qué se hace y por qué, qué objetivos se persiguen, por eso son necesarios los comentarios. Y una mirada desde fuera ayuda a entender dónde se pueden cometer errores.
Yo también lo creo.
para los TSs de la rejilla usted debe mirar primero de todos en la línea de la equidad en los gráficos del probador, no en el equilibrio, en los ejemplos dados en el artículo, imho, no hay nada mirar - comportamiento imprevisible del TS en absoluto
impredecible, pero durante 18 años de pruebas en 56 instrumentos de negociación muestra más sin optimizaciones. ¿Qué comportamiento predecible será entonces?
impredecible, pero durante 18 años de pruebas en 56 instrumentos de negociación muestra más sin optimizaciones. ¿Qué comportamiento predecible sería entonces?
Previsiblemente, el TS discutido en el artículo simplemente depende del depósito inicial.
SZY: había un dicho que decía que si te sientas en la orilla del río durante mucho tiempo, puedes ver el cuerpo de un enemigo que pasa...imho, el periodo de pruebas de 18 años repite este dicho.
previsiblemente, las TS analizadas a partir del artículo dependen simplemente del depósito inicial
SZY: había un dicho que decía que si te sientas en la orilla del río durante mucho tiempo, puedes ver el cuerpo de un enemigo que pasa...imho, el periodo de pruebas de 18 años aproximadamente repite este dicho.
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Artículo publicado Algoritmo de autoadaptación (Parte IV): Funcionalidad adicional y pruebas:
Seguimos completando el algoritmo con la funcionalidad mínima necesaria y realizando pruebas con el material obtenido. La rentabilidad ha resultado baja, pero los artículos nos muestran un modelo que nos permite comerciar con beneficios de una forma completamente automática con instrumentos comerciales completamente diferentes, y no solo diferentes, sino que también se comercian en mercados fundamentalmente distintos.
En el artículo anterior, mostramos cómo el algoritmo genera una señal para abrir posiciones y simultáneamente analiza varias escalas para determinar la escala máxima de la tendencia. Asimismo, describimos el algoritmo básico de trabajo. Pero el gráfico de la serie de precios no consta de una escala. La tendencia puede tener lugar en varias escalas a la vez, mientras que puede resultar plana en otras escalas. Podemos usar esta característica para obtener beneficios.
Aquí debemos aclarar que entendemos por área de tendencia el segmento donde la probabilidad de continuación de la tendencia es superior al 50%, y por tendencia plana o flat, al contrario, el segmento donde la probabilidad de un cambio de tendencia es superior al 50%. En otras palabras, si el bloque anterior era ascendente, en el área de tendencia el nuevo bloque también aumentará con una probabilidad superior al 50%. En un gráfico plano, por el contrario, tras un bloque ascendente, será más probable que aparezca un bloque descendente. La definición se describe con mayor detalle en el artículo "¿Qué son las tendencias y cómo es la estructura de los mercados: de tendencia o plana?".
Figura 1. Tendencia y flat simultáneos en diferentes escalas
La figura 1 muestra una tendencia bajista pronunciada en 32 bloques con un tamaño de 0,00061. Pero en 32 bloques de una escala de 0,00131, la tendencia está casi ausente. En la mayoría de los casos, coexisten en el tiempo escalas en las que hay tendencia y escalas en las que hay flat.
Autor: Maxim Romanov