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Es más, ya he pasado por esto antes. Aquí se ha señalado correctamente que si se tiene la capacidad de generar sintéticos adecuados, significa prácticamente un conocimiento completo del mercado. Si existe tal conocimiento, entonces los sintéticos ya no son necesarios, para las pruebas. Es mucho más fácil picar la masa.
:(
Así que no lo entiendes.
HideYourRichess, eso no es cierto en absoluto. Conocer un proceso aleatorio y ser capaz de predecirlo (o más bien sacar provecho de él) son dos grandes diferencias.
Y aquí hay otra idea que no requiere ninguna generación. Parte de la idea se ha tomado prestada de Avals.
El método se llama "método de un trato" (así lo he llamado yo). Simplemente tomamos el historial disponible el mayor tiempo posible. Y luego elegimos al azar piezas cortas de la misma cuya longitud sea casi igual a la de un trato. Por supuesto, controlamos la apertura y el cierre de los tratos en dicha tajada. Y recogemos estadísticas sobre los resultados comerciales.
No hay que ocuparse de las intersecciones de las secciones, no hay que generar nada.
HideYourRichess, eso no es cierto en absoluto. Conocer un proceso aleatorio y ser capaz de predecirlo (o más bien sacar provecho de él) son dos grandes diferencias.
Saber es poder predecir. El resto del "saber" es una masturbación cerebral. Pensemos por un momento por qué se estudia cualquier cosa.
Y aquí hay otra idea que no requiere ninguna generación. Parte de la idea se ha tomado prestada de Avals.
El método se llama "método de un trato" (así lo he llamado yo). Simplemente tomamos el historial más largo disponible. Y luego elegimos al azar piezas cortas de la misma cuya longitud sea casi igual a la de un trato. Por supuesto, controlamos la apertura y el cierre de los tratos en dicha tajada. Y recogemos estadísticas sobre los resultados comerciales.
No tenemos que preocuparnos por las intersecciones y no tenemos que generar nada.
¡Puedo predecir el resultado de toda esta acción! ;) Con una precisión muy alta.
Y aquí hay otra idea que no requiere ninguna generación. Parte de la idea está tomada de Avals.
El método se llama "método de un trato" (así lo he llamado yo). Simplemente tomamos el historial disponible el mayor tiempo posible. Y luego elegimos al azar piezas cortas de la misma cuya longitud sea casi igual a la de un trato. Por supuesto, controlamos la apertura y el cierre de los tratos en dicha tajada. Y recopilamos estadísticas sobre los resultados comerciales.
No tenemos que preocuparnos por las intersecciones y no tenemos que generar nada.
¿Cómo ayuda esto a probar los EAs adaptativos y a identificar sus puntos débiles? No entendí nada de tu post, pero por si acaso - ¡me encantó! :)
Saber es poder predecir. El resto del "saber" es una masturbación cerebral.
Empezando por Einstein y Wiener, los intelectuales saben muy bien lo que es el movimiento browniano. No les ayuda a predecirlo. Lo específico del proceso de Wiener es que es un proceso aleatorio, no una función determinista.
2 joo: lo siento, se me olvidó por completo que quieres probar los EAs adaptativos.
Bueno, en resumen, paso. No puedo ayudarte con nada sensato.
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Bueno, en resumen, paso. No puede hacer nada útil.
No mientas, simplemente no te interesa. ;)
"No hay nada más práctico que una buena teoría" - esta frase la repetía con cariño el académico Nikolay Bogolyubov, director del Instituto Conjunto de Investigación Nuclear (JINR) de Dubna, - como si justificara el trabajo de los físicos teóricos que sólo es comprendido por un estrecho círculo de especialistas - y los resultados de este trabajo pueden servir de confirmación viva y visible de esta misma practicidad.
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La idea de introducir una señal de búsqueda modulada es bien conocida y lleva mucho tiempo funcionando.
Estamos hablando de sistemas de búsqueda extrema.
Pero hay, por supuesto, limitaciones.
La idea de introducir una señal de búsqueda modulada es bien conocida y ha funcionado durante mucho tiempo.
Estamos hablando de extremos de búsqueda.
¿Puedes ser un poco más específico aquí, Oleg?