Una pregunta sobre cómo ganar dinero en el mercado FOREX - página 11
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Sí. En particular, los requisitos de normalidad. ¿Cómo va a confiar en el mismo error si sólo se trata de la temperatura media del suelo?
En mi opinión, en primer lugar deberíamos negarnos a optimizar los EAs en absoluto.
En segundo lugar, debemos ser escépticos con respecto a los probadores de estrategias (como se ha mencionado anteriormente).
En tercer lugar, operar en DC es sólo un entrenamiento o una prueba de estrategia en condiciones cercanas a la realidad, pero eso no es real.
En cuarto lugar, es mejor tratar con los corredores, que tienen acceso a la bolsa (aquí no revelé América).
No hay problema. Prueba y basta. Sin ACF, no hay previsión. Si hay ACF, puede haber un SB con deriva, podemos trastear. Y si sólo es ACF, entonces el mercado es predecible y si falla, pues no sabemos cómo.
Lo que me gusta aquí es que tenemos un modelo cuyas propiedades sólo conocemos teóricamente y un mercado desconocido, una pequeña fracción de cuyas propiedades se supone que explota este modelo. No se sabe si estas propiedades existen o no. La naturaleza de los precios de mercado tampoco está del todo clara. Hay demasiadas incertidumbres. Sustituyamos el mercado de la SB: ahora conocemos todas sus características de antemano. Pongamos a prueba el modelo en él - sí, el modelo no se comporta de la manera en que es requerido por el SB - y sólo hay una explicación, es el propio modelo, la inexactitud o el error sólo puede estar allí y en ninguna otra parte. Lo corregimos. Vemos el resultado. Corresponde a los requisitos de la SB - bueno, el modelo corresponde al menos a sí mismo. Ejecutar el modelo en filas reales. Compare los resultados: hay una diferencia que debe corregirse. Analice la diferencia, vea cómo puede ganar en ella, mejore el modelo en la dirección de aumentar la diferencia entre la SB y las filas reales.
No estoy negando el AT, y no estoy participando en una charla. Sólo me refería a la aplicabilidad del AT específico y, más ampliamente, a cualquier
Y ten en cuenta que el propio concepto de "predicción" tiene diferentes interpretaciones ;)
No niego el AT y no me dedico a la cháchara. Sólo he afirmado la aplicabilidad del AT particular e incluso en un rango más amplio, cualquier modelo que intente predecir el mercado. Si un modelo hace previsiones donde en principio son imposibles, ¿por qué deberíamos creer en el modelo cuando las previsiones son posibles pero no están garantizadas?
eso es exactamente una charla. Flujo de conciencia:
1. ¿dónde y por qué la predicción es fundamentalmente imposible? ¿En qué se basa esta conclusión?
2. En todos los sistemas estocásticos, la predicción es posible, pero no está garantizada. No son sistemas deterministas.
No juegues con las minucias y no entres en la ciencia general: no es tuya. Concentrarse en lo que es importante: así que algunos métodos de AT son aplicables y otros son inútiles... ¿Cuáles?
¿Los modelos de predicción del mercado son inútiles? Entonces, ¿qué hay que hacer si no es prever?
Una pregunta concreta: ¿qué debe hacer un modelo en el mercado para obtener beneficios si no hace previsiones?
El requisito de normalidad es su requisito, y no hay ningún requisito.
Se equivoca. Hágase la siguiente pregunta: ¿Cómo se deduce que una predicción es "fundamentalmente imposible"? La respuesta es que sólo se desprende de los prejuicios. "No puede ser, porque nunca puede ser" ;)
Y ten en cuenta que la propia noción de "predicción" tiene diferentes interpretaciones ;)
Se deduce del hecho de que preparamos a propósito datos en los que una predicción es fundamentalmente imposible. Vamos a un casino, grabamos 1.000 tiradas de bolas: hemos preparado los datos. Si los ceros o cualquier otra cosa se caen más a menudo de lo que podrían, sólo hay una razón: la ruleta. O bien está torcido, o es un fraude de los fundadores. Buscamos nuestra rueda ideal, la encontramos y tratamos de hacer una predicción sobre ella, pero no funciona. Si ponemos nuestro sistema en esta rueda, si se sienta a jugar, significa que ve patrones donde no los hay, lo que significa que lo que ve no es único y característico no sólo para algún proceso no aleatorio, sino para todo lo que se puede representar como un gráfico, y por lo tanto no puede ser algo que podamos identificar y utilizar y por lo tanto ganar dinero.
De ello se deduce que preparamos a propósito datos en los que la predicción es fundamentalmente imposible. Vamos al casino, grabamos 1.000 tiradas de bolas: hemos preparado los datos. Si el cero o cualquier otra cosa se cae más a menudo de lo que podría ser, entonces sólo hay una razón para ello: la ruleta. O bien está torcido, o es un fraude de los fundadores. Buscamos nuestra rueda ideal, la encontramos y tratamos de hacer una predicción sobre ella, pero no funciona. Ponemos nuestro sistema en esta rueda, si se sienta a jugar, significa que ve un patrón donde no lo hay, lo que significa que lo que ve no es único y característico no sólo para un proceso no aleatorio, sino para todo lo que se puede representar como un gráfico, y por lo tanto no puede ser algo que podamos identificar y utilizar y por lo tanto ganar dinero.
¿Qué tiene que ver un casino con...? Esa comparación es errónea.
No estoy comparando los mercados con los casinos. No estoy diciendo que los mercados = casinos, de hecho sé que no es así. Pero si no es cierto, entonces necesitamos métodos capaces de demostrarlo, identificar la diferencia entre ambos y construir un modelo de trading que genere beneficios en base a esa diferencia. Si el supuesto método de obtención de beneficios ni siquiera puede distinguir los casinos de los no casinos, ¿cómo va a obtener beneficios? ¿Dónde está la garantía de que no se sentará por error en la mesa de la ruleta en lugar de en la imprenta de dinero?
Por cierto, prometiste ayudarme a poner al día a Hearst. Ha pasado un tiempo. Me temo que tendré que recurrir a algunos econometristas, pero no quiero hacerlo: me resulta difícil comunicarme con ellos y son muy pocos los que se interesan por el tema.