Prueba de los sistemas de previsión en tiempo real - página 51
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Tu predicción es simplemente más realista. Rompemos la mitad del canal en 1,5050 en un día y volvemos a bajar.
Pues bien, arriba fue... pero no mucho, probablemente va a ser plana hoy o así :)
bueno, arriba se fue ... pero no demasiado, hoy va a estar plano o algo así :)
Siarhei, e intentas operar con tus cálculos en real o demo, ¿y cuáles son los resultados? Tienes más datos, como dices (no los muestras todos). O sólo los estudios hasta ahora. Y, por cierto, ¿cómo se calculan los datos sobre los períodos más antiguos combinados con un movimiento posterior y lo mismo sobre el 15M?
Sergey, ¿no has probado a operar en modo real o demo con tus cálculos y cuáles son los resultados? Bueno, tienes más datos, como dices (puede que no los presentes todos). O simplemente investiga.
Estoy probando este sistema en particular aquí y allá, más operaciones en la demo por supuesto. Sólo tengo una operación perdedora (en demo hasta ahora) - he perdido 600 dólares, pero no es tan notable en el fondo general. Es demasiado pronto para sacar conclusiones, estoy planeando un gran experimento en MathCAD y al mismo tiempo estoy portando el sistema a MT.
Y, por cierto, ¿cómo se calculan los datos en los períodos más antiguos combinados con los movimientos posteriores y lo mismo en los períodos de 15 minutos?
Se combinan 1:1, lo explicaré con más detalle. El modelo utiliza la identificación estructural así como la identificación del modelo basada en el método de máxima verosimilitud. Por lo tanto, fue un poco inesperado para mí, pero si se encuentra la solución en 15 minutos, entonces se encontrará una solución muy cercana en series completamente diferentes (M30, M60). Entonces, como en el chiste, "la probabilidad de encontrarse con un dinosaurio es del 50/50, o lo haces o no lo haces" :o)
Estoy probando este sistema en particular allí y allí, por supuesto hay más operaciones en la demo. Sólo tengo una operación perdedora (en demo hasta ahora) - he perdido 600 dólares, pero no es tan notable en el fondo general. Es demasiado pronto para sacar conclusiones, de momento estoy planeando un gran experimento en MathCAD y al mismo tiempo estoy portando el sistema a MT.
Se combinan 1:1, lo explicaré con más detalle. El modelo utiliza la identificación estructural así como la identificación del modelo basada en el método de máxima verosimilitud. Por lo tanto, fue un poco inesperado para mí, pero si se encuentra la solución en 15 minutos, entonces se encontrará una solución muy cercana en series completamente diferentes (M30, M60). Además, es como en el chiste: "la probabilidad de encontrarse con un dinosaurio es del 50/50, o lo haces o no lo haces" :o)
Sí... Sinceramente, ya podría tener un aguardiente en el techo. Y tú dices: "No estoy seguro, no estoy seguro. :))
Sí... Sinceramente, ya podría tener un aguardiente en el techo. Y tú dices: "No estoy seguro, no estoy seguro. :))
El sistema tiene una desventaja significativa - drawdowns bastante grandes (a mi entender), todos los mismos niveles de negociación, estos son niveles con alta concentración de precios. Pero cómo les llega el precio...
El sistema tiene una desventaja significativa - bastante grandes detracciones (a mi entender), después de todos los niveles de negociación son niveles con una alta concentración de precios. Pero cómo les llegará el precio...
Entonces tienes que usar un gran capital y un pequeño lote... Los topes deben colocarse lejos (por fuerza mayor).
Entonces tienes que usar un capital más grande y un lote más pequeño... Los topes deben colocarse lejos (por fuerza mayor).
En este caso, el sistema funcionará como hay muchos ahora: con tácticas de sobrehospedaje. El gráfico es bonito, pero operar con un sistema de este tipo es bastante inestable.
Entonces se consigue un sistema que ya está lleno de ellos, con tácticas de sobrealojamiento. El gráfico es precioso, pero operar con un sistema así es algo espeluznante.
No creo que la táctica de la sobreexposición funcione aquí. Una vez que un período (elegido en base a la investigación realizada) los objetivos se vuelven a calcular.
Preveo realizaciones (trayectorias), pero en mis decisiones de negociación me centro en las características de "frecuencia", por ejemplo, el valor medio de +/- las trayectorias más probables en el horizonte de predicción. Son más fiables en cuanto a los objetivos, pero el camino del precio hasta estos niveles puede ser muy enrevesado. Por supuesto, estoy trabajando en el segundo enfoque para estimar las zonas de inversión locales. En cuanto a la gestión de la movilidad como tal no es tan simple, parece ser una tarea independiente y seria.
grasn покажет какой-нибудь стейт, разговор станет более предметным.
Precisamente por esta razón, que es el tema de la conversación, estoy en proceso de traducir el código de MathCAD a MT. Desde el punto de vista estadístico, es conveniente que el periodo de prueba sea de al menos 6 meses (a ojo). Así que, publicaré el estado un poco más tarde.
Por cierto, tengo una pregunta de programación, porque estoy atascado (no soy muy programador):
(1) Cómo inicializar correctamente un array multidimensional (todas sus dimensiones). Este código, según entiendo, será correcto para un array unidimensional y la primera dimensión encontrada en el multidimensional:
double memRow[];
ArrayResize(memRow, N);
ArrayInitialize(memRow, 0.0);
¿Pero qué hacer con más dimensiones?
(2) ¿Cómo ampliar dinámicamente las matrices univariantes y multivariantes?
for(i=0; i<=N-1; i++)
{
...
memRow[];
...
}
En este caso, el array memRow[] debería aumentar en algún valor en cada iteración, sin importar que sea 1 para simplificar. De manera similar, para el array 2D, debería crecer en dos direcciones por i y j - memRow[i][j]