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¿el tamaño de la muestra podría tener un impacto?
El volumen de la muestra es suficiente.
Y también existe el estado de "tensión límite de la cuerda": prácticamente no hay variación.
¿Quizá sea ese el estado que captó?
Si se integra la segunda serie, el último valor es aproximadamente el 20% del último valor del precio. Creo que si prácticamente no hubiera dispersión, la contribución de esta serie sería menor.
¿Cuáles son los datos?
eurusd, todo el historial que tenía en la terminal
Amigos, voy a saltar un poco fuera del tema aquí, ¿eh?
Tengo ganas de celebrar el tercer día, me gustaría resolverlo (ya tengo lo que normalmente no puedo resolver, así que estoy bien :)))
En resumen, digamos que determinamos de algún modo el algoritmo exacto por el que la empresa de corretaje filtra (en el sentido más amplio) las cotizaciones. ¿Puede utilizarse este hecho notable en una situación real para obtener beneficios? Mi cabeza ya está rota...
No, no, no te salgas del tema, alsu. Será mejor que busques en el foro, el tema sale regularmente.
Не-не, не надо не в тему, alsu. Поищи лучше на форуме, тема поднимается регулярно.
Será mejor que lo arregle yo, no he corrido a la tienda por nada :))
No, no, no te salgas del tema, alsu. Será mejor que busques en el foro, el tema sale regularmente.
Eso es lo que has dicho. Pero ahora que lo has dicho, salgamos del tema. :-)))
Оба распределения скошены в сторону положительных значений.
¿Es esto una consecuencia de la tendencia global durante el periodo de "información" o hubo rendimientos que no entraron ni en la primera ni en la segunda muestra?
El modelo Wege-Easing me parece curioso, en primer lugar, porque asigna un cierto significado "físico" a sus parámetros, es decir, se puede intentar modelarlos con información adicional. Pero es asimétrico con respecto a los movimientos hacia arriba y hacia abajo, ¿no es esto confuso? Parece (ajustado a la inflación de los valores) que los mercados son bastante simétricos en este sentido.
Разбиение по контексту в общем случае м.б. по реальным торговым моделям. Но тут дело вот в чем. Я пришел к разбиение по микроконтексту, который должен быть а) общей основой, кирпичиком для идентификаций/анализа/прогноза всего остального, а следовательно б) содержать в себе достаточную для этого информацию о рынке, и в) основан на относительно устоявшемся (квазистационарным) процессе.
Parece que aquí podemos identificar el microcontexto con el parámetro de estado, es decir, coincide más bien con el enfoque de Yuri.
Vemos que se plantea la hipótesis de que la división en contextos por una determinada característica (o conjunto de ellas) permitirá hacer positiva la retribución esperada. Y a continuación se comprueba esta hipótesis en el comercio en tiempo real (o su imitación en la historia).
El segundo enfoque, que intenté formular en este hilo, es que primero rompemos el historial en contextos utilizando un algoritmo preseleccionado para obtener señales de trading. A continuación, dividimos el conjunto resultante de contextos en dos (o más) subconjuntos (tipos de contexto), cada uno de los cuales estará asociado a una u otra táctica (estrategia) de negociación. A continuación, tratamos de encontrar un algoritmo para reconocer los tipos de contexto en tiempo real. Se hace de la misma manera que en el primer caso, formulando hipótesis sobre el efecto de determinados parámetros de estado en el resultado y poniéndolas a prueba. En términos de redes neuronales, en realidad formamos muestras de entrenamiento "buenas" y "malas". Aunque, por supuesto, la NS es sólo uno de los posibles enfoques de la tarea.
En estos términos, en el primer enfoque las operaciones de selección y reconocimiento simplemente coinciden.
El primer enfoque parece menos objetivo, es decir, el segundo es más adecuado para minimizar los riesgos y maximizar los beneficios. En primer lugar, por el algoritmo de separación de contextos orientado al beneficio, y en segundo lugar, por la posibilidad de aplicar métodos de optimización matemática. Mientras que la primera, en su forma pura, no debería ser objeto de ninguna optimización. En mi opinión, por supuesto.
Sin embargo, a este respecto me gustaría llamar la atención sobre el supuesto de Avals: cualquier intento de separar "objetivamente" los contextos debido a los altos niveles de ruido está condenado a fracasar (o a convertirse en un ataque). La redacción no parece coincidir con la del autor, que corrija si algo está mal.
Afortunadamente en el segundo esquema también hay un elemento de subjetividad, todo esperanza para ello :) . Por otra parte, también en el primero existe la tentación de "mejorar" mediante la optimización o la adición de parámetros (y la optimización de nuevo). Lo que, de hecho, acerca este enfoque al segundo, al menos en lo que respecta a los rastrillos y las trampas.
P.D. Yury, seguro que en este post he intentado confundir a los lectores de forma total o parcial sobre tu planteamiento, ¿quizás tú mismo lo formules brevemente (si es posible, sin menoscabo de la corrección)?
Пожалуй пока народ где-то ходит можно ещё пофилософствовать :)
Bienvenido. )))
Parece que aquí podemos identificar el microcontexto con el parámetro de estado, es decir, coincide más bien con el planteamiento de Yuri.
Vemos que planteamos la hipótesis de que la división en contextos por una determinada característica (o sus conjuntos) permitirá hacer positiva la expectativa de ganar (beneficio). Y luego se comprueba esta hipótesis en el comercio en tiempo real (o su imitación en la historia).
Y realmente lo es. He aquí una simple comprobación de una fila formada por una ZZ trivial.
El segundo enfoque que traté de formular en este tema es cuando primero rompemos la historia en contextos utilizando un algoritmo seleccionado preliminarmente para obtener señales de comercio.
Este es un tema bastante aparte, ¡es un enfoque muy interesante! Bueno a microcontacto tiene ... ...¡definitivamente tiene algo que ver!
A continuación, dividimos el conjunto resultante de contextos en dos (o más) subconjuntos (tipos de contexto), cada uno de los cuales estará asociado a una táctica (estrategia) de negociación concreta. A continuación, tratamos de encontrar un algoritmo para reconocer los tipos de contexto en tiempo real. Se hace de la misma manera que en el primer caso, formulando hipótesis sobre el efecto de determinados parámetros de estado en el resultado y poniéndolas a prueba. En términos de redes neuronales, en realidad formamos muestras de entrenamiento "buenas" y "malas". Aunque, por supuesto, la NS es sólo uno de los posibles enfoques del problema.
En estos términos, en el primer enfoque, las operaciones de selección y reconocimiento son simplemente las mismas.
Sí. Los métodos son otra cosa. Lo principal es ¿para qué?
El primer enfoque parece menos objetivo, es decir, el segundo es más adecuado para minimizar el riesgo y maximizar el beneficio. En primer lugar, por el algoritmo de separación de contextos orientado al beneficio, y en segundo lugar, por la posibilidad de aplicar métodos de optimización matemática. Mientras que la primera, en su forma pura, no debería ser objeto de ninguna optimización. En mi opinión, por supuesto.
Por supuesto que no debería. ¿Por qué debería hacerlo? "¿O no soy un gran escritor ruso?")) Con toda seriedad, lo básico, por definición, no debería ser "variante".
Sin embargo, a este respecto me gustaría llamar la atención sobre el supuesto de Avals: cualquier intento de separar "objetivamente" los contextos debido a los altos niveles de ruido está condenado al fracaso (o a convertirse en un ajuste). La redacción no parece coincidir con la del autor, que corrija si algo está mal.
Así que hemos acordado que es dinero para nosotros. ¿Qué es el ruido? Simplemente se miden los beneficios en función de lo que se entienda por ello. Por supuesto, no hay que emocionarse: está claro lo que hay que esperar del mercado.
Afortunadamente, el segundo esquema también tiene un elemento de subjetivismo, toda la esperanza está en él :) . Por otro lado, también en la primera existe la tentación de "mejorarla" mediante la optimización o añadiendo parámetros (y optimización de nuevo). Lo que, de hecho, acerca este enfoque al segundo, al menos en lo que respecta a los rastrillos y las trampas.
Sí. Es normal.
Так мы же договорились, что для нас деньги. Какой шум? Вы просто меряете свой профит сообразно вашему о нем представлению. Ессно, завираться не надо - понятно, что ждать от рынка.
Parece que me he excedido en mi búsqueda de la brevedad. Lo que yo entiendo de la hipótesis de Avals es que al hacer hipótesis "subjetivas" utilizamos nuestra comprensión del funcionamiento del mercado, es decir, la información externa. En esencia, vamos más allá del AT (ahí, eres el primero en utilizar el término :) ). Esto supone un filtro adicional, sin cuya aplicación no veremos más que ruido en el mercado.
Siguiendo con la idea de las posibles coordenadas.
Me parece que si los usas, hay nueve evaluaciones posibles del contexto.
Cero - inequívocamente "sentado en la valla". ;)
"fase"... ;)