El consejero "Tal vez tengamos suerte" - página 5
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No se entiende la ironía.
Aplicando el tema del tópico, hizo que su Asesor Experto fuera rentable en contra de su lógica, y resulta que "obviamente no tiene suficientes conocimientos básicos para entender incluso una pregunta tan simple" es el culpable.
Imagina, , que lanzas una moneda cada día mientras te cambias de chaqueta.
Pronto te diste cuenta de que en la secuencia en la que llevabas el rojo, luego el azul, el verde, el azul, el púrpura, tu chaqueta, tenía cola.
Te diriges a tu compañero y le argumentas que ahora al ir vestido con una chaqueta verde volverás a tener cola.
El optimizador del EA hace lo mismo, encuentra parámetros aleatorios que le darán beneficios, y es absurdo pensar que seguirá teniendo beneficios en base a los parámetros actuales del EA.
Imagina, , que lanzas una moneda cada día mientras te cambias de chaqueta.
Pronto te diste cuenta de que en la secuencia en la que llevabas el rojo, luego el azul, el verde, el azul, el púrpura, tu chaqueta, tenía cola.
Te diriges a tu compañero y le argumentas que ahora al ir vestido con una chaqueta verde volverás a tener cola.
El optimizador de EA hace lo mismo, encuentra parámetros aleatorios en los que ha obtenido beneficios, y es absurdo creer que seguirá obteniendo beneficios en base a los parámetros actuales del EA.
Puedes descontar aún más, sólo tienes que calcular cuántas variantes puede tener un EA a la hora de optimizar los stops y los beneficios
( decenas de miles)
Eso es mucha más variedad de chaquetas en el planeta.
Pero, ¿nos dicen algo 61 operaciones rentables y sólo 6 perdedoras durante un año o no? ¿Se puede achacar una superioridad de diez veces a la varianza?
Esto sugiere una distribución terriblemente desigual en la región de las colas (base de la campana). Es decir, los sucesos de baja densidad de probabilidad (colas) tienen una probabilidad mucho mayor que en la distribución normal, a costa de una ligera reducción de los sucesos más probables (la parte superior de la campana) en la misma distribución. En consecuencia, tres sigmas no es el límite.
Esta es una de las principales razones del "éxito" del ajuste a los datos históricos.
P.D. Con una distribución normal, la probabilidad de tres sigmas es insignificante: 0,0027
Te dejo esta oportunidad académica.
¿Qué soy, un herido en la cabeza?
El tamaño de la muestra es demasiado pequeño. Esta proporción de 61 a 6 bien podría convertirse en 40 a 27, por ejemplo. Y si tenemos en cuenta la posible situación en la que SL ~ 2*TP, podemos obtener un factor de beneficio inferior a 1. Y eso es más o menos lo que muestra la imagen (si no es peor):
Pero 610 a 60 ya es una oferta muy seria, incluso con la relación actual de SL a TP.
El tamaño de la muestra es demasiado pequeño. Esta proporción de 61 a 6 bien podría convertirse en 40 a 27, por ejemplo. Y si consideramos una posible situación en la que SL > TP, podríamos obtener un factor de beneficio inferior a 1.
Aquí 610 a 60 (con SL y TP conmensurables) ya es una oferta seria.
Si suponemos que todos los pases conducen a unas 700 operaciones.
Tenemos 10 000 pases de optimización.
¿Cuáles son las probabilidades de que no haya una sola opción en la que se cumpla la proporción de 640 a 60?
Suponiendo que todos los pases produzcan alrededor de 700 operaciones.
Tenemos 10.000 pases de optimización.
¿Cuál es la probabilidad de que no haya una sola opción en la que se cumpla la proporción de 640 a 60?
Las condiciones del problema no son suficientes para obtener una solución. No ha dado las frecuencias a 700 transacciones.
Y la cuestión principal no es muy práctica: ¿exactamente 640 a 60, o algo mejor que esa proporción?
Las condiciones del problema son insuficientes para obtener una solución. No ha dado las frecuencias a 700 transacciones.
Para simplificar, tp y sl caen con igual frecuencia.
Sí, y la cuestión principal no es muy práctica: ¿exactamente 640 por 60, o algo mejor que esa proporción?
Cualquier cosa mejor también satisface