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La esperanza aún no ha desaparecido. Últimamente estoy tratando de terminar el tema de las cucarachas, que hasta ahora se ha estancado en Deshabitables hace un par de meses. Ha corrido mucha agua, la idea ha cambiado considerablemente en un intento de alejarse de la parametrización irracional que tanto te asustaba. Más concretamente, la idea original sigue siendo la misma, trivial, pero hay una "unión" en forma de multidivisa, que técnicamente no es tan fácil de hacer, debido a la necesidad de sincronización de datos. Pero espero poder hacer frente a estos problemas.
Y tu idea es buena, muy buena. Tendré que pensar en ello para hacer algunas preguntas difíciles.
No, aquí se trata de las entradas en tiempo real, establecidas antes de cualquier parametrización. Ese es exactamente el punto de controversia. Vuelve a leerlo :). De hecho, ahora estoy volviendo al punto donde lo dejé hace un año y medio. Te aseguro que entonces ya conocías mi planteamiento :) . Por cierto, y esa es la pregunta que parece que he hecho :).
Bueno, ya que dos parámetros, por supuesto que habrá una superficie. Y el beneficio se toma simplemente como una media por un número determinado de puntos más cercanos.
Muy bien, tengamos entradas en tiempo real. Pero no entraste con una antorcha, ¿verdad? Había una fuente de toma de decisiones, ¿no? Así que implícitamente estableció el algoritmo para determinar los puntos del espacio de fase, mediante el cual se evalúa posteriormente su división en contextos. Todavía hay un malentendido entre nosotros. Yo defiendo que los puntos de decisión de las operaciones deben establecerse de antemano (lo que tú has hecho con una secuencia de operaciones). Y la parametrización del espacio de fase se busca posteriormente y de forma independiente en función del requisito de agrupar los puntos que representan los oficios. (Con respecto a la aplicación de NS en este enfoque, tenías toda la razón - es evidente, especialmente para más de 2 parámetros). Exactamente este programa ha sido implementado. Enhorabuena, ¡un resultado interesante!
No entendí bien lo de la superficie. ¿Así que realmente lo promedió sobre algún área local? ¿Tenía suficiente densidad de oferta para ello? ¿Qué quiere decir con "más cerca"?
He aquí una ilustración de "mi" enfoque. Tomamos un conjunto de entradas, contamos para cada entrada los valores de unos dos parámetros (teniendo en cuenta el contexto). Obtenemos un espacio de fase bidimensional (PS). Más concretamente, una sección transversal del espacio de fases por un plano, ya que añadir nuevos parámetros de estado aumentará su dimensionalidad pero no requerirá recalcular los ya calculados. Esta es precisamente la ventaja del enfoque de entrada fija. Ahora, en este plano, construimos una estimación aproximada de la dependencia del perfil con respecto a los parámetros, que es, en cierto sentido, similar a la función de densidad de probabilidad. Obtenemos una bonita imagen
Los puntos azules son puntos de entrada y están situados en el plano cero, es decir, donde se sumergen bajo la superficie la estimación del beneficio se vuelve positiva. Ahora veamos este caso desde arriba
Podemos ver claramente las zonas que prometen un beneficio positivo (es decir, las zonas donde los puntos están ocultos por la superficie). En este caso bidimensional, podemos dibujar literalmente su límite a mano. Para dimensiones mayores del espacio de fase ya no podemos prescindir de las matemáticas.
La pregunta sigue siendo: ¿es un accesorio o no? Quién sabe :). En mi opinión, todo depende de los parámetros. No me gustan estos en particular, no son lo suficientemente invariables en mi opinión. Además no estoy seguro de la corrección de la estimación del beneficio probable, es bastante primitivo.
P.D. Por si alguien no lo entiende - esto es un cebo para los "novatos" adecuados :) .
No se trata de un ajuste, sino de una estadística que requiere una investigación adicional que puede rechazar esta parametrización o aumentar las posibilidades de que sea correcta.
En esencia, se trata de una definición de la anchura de zona óptima, sólo que para 2 parámetros al mismo tiempo. Cuanto más amplia sea la zona óptima (para el caso bidimensional, cuanto más verdadera sea la zona), mejor. Sin embargo, es mejor construir directamente la dependencia no del beneficio, sino del indicador más complejo, que también tiene en cuenta la suavidad de la equidad, por ejemplo el FF. En este caso, sin embargo, tendremos que introducir una condición adicional de credibilidad: tener en cuenta los parámetros cuando el número de operaciones sea de al menos 100.
Además, podemos estudiar adicionalmente la zona óptima. Un buen indicador es la mejora consistente del sistema en términos de beneficio/riesgo al ajustar los parámetros del filtro. Si tomamos la FP como base para la estimación, debería aumentar, pero el número de acuerdos disminuye al mismo tiempo. De hecho, resulta que parte de los tratos se seleccionan secuencialmente. Es decir, si tenemos, por ejemplo, 1.000 acuerdos, tendremos cada vez menos cuando el filtrado sea débil pero la FF para ellos esté aumentando. Es un importante indicador estadístico de que el filtro funciona y muestra realmente el contexto. Si hay más de un parámetro, cada uno debe tener esta propiedad. Aunque si son lógicamente un todo, no tienen por qué serlo. imha
Eventualmente se elegirán parámetros de filtro específicos como un compromiso entre un alto PF y el beneficio total (en realidad el número de operaciones). Pero el rendimiento del sistema también puede comprobarse a partir de la equidad con parámetros de filtrado menos rígidos. Será un mejor indicador ya que habrá muchas más operaciones.
Мы совершенно чётко видим области, сулящие нам положительное МО прибыли (то есть области, где точки скрыты поверхностью). В данном двумерном случае мы можем нарисовать их границу буквально вручную. Для больших размерностей фазового пространства без математики обойтись уже не удастся.
Остаётся вопрос - подгонка это или нет? Фиг его знает :). ИМХО, всё зависит от параметров. Вот эти конкретные мне не нравятся, они по моему мнению недостаточно инвариантные. К тому же я не уверен в корректности оценки вероятного профита, она весьма примитивна.
No es un ajuste. Aunque, quién sabe cuál es la definición de ajuste.
La idea de mapear los resultados es una buena idea y es una herramienta de análisis. Desgraciadamente (o tal vez a la inversa) no se utiliza mucho. El siguiente paso es identificar las áreas sostenibles de pérdidas y ganancias, y hacer un seguimiento de estas áreas a lo largo del tiempo. Si se encuentran estas zonas, y son estables en el espacio (cambios de parámetros) y en el tiempo, nos dirigimos con valentía al centro de la zona, ¡y bien! ;) Está claro que en la práctica hay algunas sutilezas, pero la idea general es la misma.
Ну хорошо, пусть реалтаймовые входы. Но ты же не от фонаря входил ? Ведь был же какой-то источник принятия решений ? Вот он и задал неявно алгоритм определения точек фазового пространства, по которым далее оценивается разделение его на контексты.
Por qué implícitamente, muy explícitamente. En realidad, ésta es la principal tarea del algoritmo. Estoy contando los valores de los parámetros de la misma manera, en tiempo real, pero no tienen nada que ver con la selección de los puntos de entrada y salida. Entonces, después de definir el filtro de contexto, podremos prohibir o permitir el comercio por estos parámetros. Pero será imposible mover los puntos de entrada y salida.
Sí, pero usted argumentó que debían ser entradas perfectas. Sigo intentando explicarte que este es el punto más débil de tuvisión. Por la razón de que al hacer su trabajo y luego tratar de encontrar sus entradas y salidas en tiempo real se llega a donde estoy empezando. Nunca he pretendido tenerlo al revés :).
Y la parametrización del espacio de fase se busca posteriormente y de forma independiente en función del requisito de agrupación de los puntos de transacción representativos.
¿No has confundido algo? Parece que hasta ahora hemos parametrizado la serie de precios y estos parámetros formaban el espacio de fase.
No entendí bien lo de la superficie. Entonces, ¿realmente lo promediaste en algún área local? ¿Tenías suficiente densidad de oferta para ello? ¿Qué quiere decir con más cerca?
Hmm, cómo decirlo si no. Cada punto azul es un comercio, tiene coordenadas en este plano de fase, (Xi, Yi). Para cada punto del plano de fase (X,Y) podemos calcular la distancia a cada punto azul, por ejemplo, por Euclides: (X-Xi)^2+(Y-Yi)^2. Cada punto azul tiene un beneficio, positivo o negativo. Nos interesan los 10 puntos azules más cercanos a X e Y. Promedie su beneficio y obtenga la coordenada Z de la superficie para cada punto (X,Y). Es decir, no fijamos el radio de promediación, sino el número de vecinos considerados, el radio de promediación puede ser cualquiera.
Yo, por cierto, ya he hecho una variante de la suma gaussiana ponderada, todavía tengo que entender, a partir de qué consideraciones se debe normalizar sigma :). Sin embargo, en las zonas densamente pobladas los resultados son bastante similares.
P.D. Una vez más: mis operaciones no sólo tienen beneficios no ideales, nada prohíbe que algunas de ellas no sean rentables.
... Но лучше сразу строить зависимость не от профита, а от более комплексного показателя, который учитывает еще и гладкость эквити - например ПФ. Тогда правда нужно вводить еще и дополнительное условие достоверности - учитывать параметры при которых число сделок не менее 100 например.
En principio he estado haciendo, como opción, promediando no el beneficio, sino el signo del mismo (+1 o -1). Esto puede considerarse como una especie de FP local. Pero, en general, el valor del beneficio con entradas y salidas rígidas también es función del contexto, por lo que la variante actual me parece preferible. Pero el número de puntos utilizados para el promedio de las imágenes anteriores es exactamente 100 :).
Para controlar la calidad de la renta variable, me fijo ahora en la relación beneficio máximo/descenso máximo y en los parámetros de regresión lineal por renta variable (pendiente y RMS).
Probablemente, la FP puede serútil para investigar la zona óptima.
Eventualmente, se seleccionarán parámetros de filtro específicos como un compromiso entre una alta FF y el beneficio total (en realidad, el número de operaciones). Pero en este caso, el rendimiento del sistema también puede comprobarse a partir de la equidad con parámetros de filtrado menos rígidos. Será un mejor indicador ya que habrá muchas más operaciones.
Este es un truco curioso. Creo que la disminución de las estadísticas comerciales cuando se refuerza el filtrado es un problema grave.
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.Selección de áreas estables de pérdidas y ganancias y seguimiento de estas áreas en el tiempo. Si se encuentran estas zonas y son estables tanto en el espacio (cambios de parámetros) como en el tiempo, podemos encontrar fácilmente el centro de la zona, ¡y bien! ;)
Aproximadamente así lo veo, sólo que aclaro que por movimiento en el espacio debemos referirnos al cambio de parámetros de la operación de ajuste del algoritmo, no a los parámetros de estado. Es decir, se trata más bien de un ajuste de la estrategia al contexto. También es una pendiente resbaladiza, se puede ir, pero controlando cuidadosamente la corrección de las acciones, imho.
Примерно так и я вижу, только уточню, что под перемещением в пространстве нужно подразумевать изменение параметров задающего сделки алгоритма, а не параметров состояния. То есть это скорее подстройка стратегии под контекст. Тоже скользкая дорожка, идти можно, но тщательно контролируя корректность действий, имхо.
Sospecho que no entiendo la mitad de la terminología que se escribe. Como tal, no puedo decir ni que sí ni que no. Sólo puedo decir que lo que comentaba no tiene nada que ver con ajustar la estrategia al contexto (sea cual sea éste).
Подозреваю, что не понимаю и половины той терминологии, в которой написано. По этому, не могу сказать ни да, ни нет. Могу только сказать, что то о чем вел речь я не имеет отношения к подстройке стратегии под контекст (чем бы этот контекст не был).
Entonces soy yo quien se ha dejado llevar. Al parecer, se refería a que, con el tiempo, la deformación de la superficie puede provocar un desplazamiento de la zona óptima.
Por qué implícitamente, muy explícitamente. En realidad, ésta es la principal tarea del algoritmo. Estoy contando los valores de los parámetros de la misma manera, en tiempo real, pero no tienen nada que ver con la selección de los puntos de entrada y salida. Entonces, después de definir el filtro de contexto, podremos prohibir o permitir el comercio por estos parámetros. Pero será imposible mover los puntos de entrada y salida.
Pues bien, a esto me refiero. En la fase de construcción de contextos, los parámetros no deberían tener nada que ver con los puntos de entrada/salida. Sin embargo, cuando se realiza la agrupación, estos valores ya pueden desempeñar el papel de un filtro de entrada-salida. Y trasladarlas estaba fuera de lugar en primer lugar. Especialmente en su caso, cuando estos puntos se toman como base para la agrupación.
Sí, pero usted argumentó que debían ser entradas perfectas. Sigo intentando explicarte que este es el punto más débil de tuvisión. Por la razón de que al hacer su trabajo y luego tratar de encontrar sus entradas y salidas en tiempo real que va a terminar donde empecé. Nunca dije que fuera al revés :).
Verás, si hablamos de maximización de beneficios (que es de lo que hablábamos como criterio inicial para construir una TS), entonces son los inputs ideales los que deben utilizarse para seleccionar la parametrización óptima (ideal) de la FP. En el mejor de los casos (:-), puede que no necesitemos un filtro comercial externo, los parámetros de FP serán suficientes. Pero si estamos hablando de una estrategia de E/S preparada, entonces es sólo otra cuestión: la optimización de la estrategia existente por el método de agrupación de FP. Si la estrategia vale la pena, el resultado también será bueno. Y la metodología es la misma.
Así que se podría decir lo contrario: haciendo mi trabajo consigo un resultado obviando el paso tan subjetivo de crear una estrategia de E/S en el plano.
Sin embargo, espero que entienda que estas opciones no se oponen entre sí. Cualquiera de los dos es adecuado, siempre que produzca resultados.
¿Seguro que no estás confundido? Hasta ahora hemos parametrizado la serie de precios y estos parámetros formaban el espacio de fase.
Estamos parametrizando el proceso. En otras palabras: creamos un modelo del proceso, que obviamente tendrá algunos parámetros. Este modelo debería permitirnos leer los números necesarios para describir el proceso, como el MO. O el beneficio esperado. Y si utilizamos los puntos que representan las transacciones para construir la superficie del beneficio y la posterior agrupación de la FP, entonces esto no contradice nada de lo que he dicho antes, ni contradice nada de lo que he dicho después. Y ciertamente tienes razón: estos son los parámetros que forman el PM.
¿Y cuáles son las tuyas?
Cómo decirlo de otra manera. Cada punto azul es una operación, tiene coordenadas en este plano de fase, (Xi, Yi). Para cada punto del plano de fase (X,Y) podemos calcular la distancia a cada punto azul, por ejemplo, por Euclides: (X-Xi)^2+(Y-Yi)^2. Cada punto azul tiene un beneficio, positivo o negativo. Nos interesan los 10 puntos azules más cercanos a X e Y. Promedie su beneficio y obtenga la coordenada Z de la superficie para cada punto (X,Y). Es decir, no fijamos el radio de promediación, sino el número de vecinos considerados, el radio de promediación puede ser cualquiera.
Yo, por cierto, ya he hecho una variante de la suma gaussiana ponderada, todavía tengo que entender, a partir de qué consideraciones se debe normalizar sigma :). Sin embargo, en las zonas densamente pobladas los resultados son bastante similares.
P.D. Una vez más: mis operaciones no sólo tienen un beneficio no ideal, sino que nada impide que algunas de ellas no sean rentables.
...
Hmm, creía que tenía una idea aproximada de lo que hablabas, pero con este post has destruido por completo esa idea errónea :). Pero me gustaría llegar al fondo del asunto. ¿Qué tal si empezamos en orden, en pequeños pasos? Utilizando un parámetro como ejemplo.
Así que, aquí está la serie de precios, aquí vas a lo largo de ella y en cada barra calculas el parámetro. ¿O en cada tic?
Luego se construye un espacio de fase a partir de estos valores. Has dicho que las trayectorias de fase deben ser continuas. ¿Así que tomas TODOS los valores? ¿De cada barra (de cada tick)?
Si no es así, ¿cómo se determina en qué puntos del tiempo hay que tomar los valores para su posterior análisis? ¿Y en qué sentido hablaron entonces de continuidad?