No el Grial, sólo uno normal - ¡¡¡Bablokos!!! - página 256
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Ten paciencia, tío Fyodor, aún quedan dos vestidos
Gracias, es gracioso ))))
Permítanme decirles una verdad más: trabajando con diferenciales cero, por ejemplo, cuando se encuentra un modelo con valores positivos durante tres semanas, entonces los parámetros de este modelo tienen un rendimiento positivo en forma de parábola invertida, que también cambian su centro con el tiempo (es decir, se mueven a la izquierda o a la derecha, de valores más bajos a más altos, y viceversa).
Los spreads neutrales de mercado le permiten ralentizar el cambio de estos parámetros, es decir, la velocidad de movimiento de estas parábolas, y al seleccionar los valores óptimos del sistema de negociación por unidad de tiempo tiene tiempo para operar positivamente estos parámetros antes de que cambien a valores no rentables. Por ejemplo, usted encontró un patrón en el pasado que le dio parámetros positivos durante tres semanas o un mes. Al negociar las tasas máximas de rendimiento de este modelo después de que se construya este modelo nunca obtendrá el mismo rendimiento máximo, que este modelo ha mostrado, obtendrá 50 o 70 por ciento de sus parámetros porque este modelo se mueve y necesita ser reoptimizado después. Es decir, por ejemplo, durante la próxima semana puede operar con este modelo (si el modelo del sistema sobre los diferenciales neutrales del mercado, por ejemplo, muestra un rendimiento del 500-700%, entonces pagará, por ejemplo, un 250-300% como máximo durante la próxima semana, porque el modelo se desplaza). No preste atención a los números 500, 700, 200, 300 - eso es para los riesgos extremos por las nubes. En realidad trabajo con modelos que muestran aproximadamente el 100% en un periodo simulado con baja carga marginal en la cuenta, lo que en la práctica da un 20-30% de rendimiento por semana. Y francamente hablando pionero - es suficiente para mí, no voy a perseguir más %)
Además, este modelo debe reoptimizarse periódicamente.
Cuantos más instrumentos tenga el modelo de mercado neutro, menos volátiles serán sus parámetros óptimos (es decir, la parábola de los parámetros óptimos se moverá más lentamente), pero más tiempo habrá que esperar para obtener la rentabilidad de la posición.
¿En qué se diferencia, por ejemplo, de las herramientas de negociación habituales? Pues bien, los modelos óptimos que se encuentran en los probadores de estrategias funcionan tan poco tiempo que no da tiempo a operar positivamente, y el mercado se come tus posiciones junto con tu dinero. En este caso, sólo los robots rápidos con objetivos bajos (como los scalpers, pipsers y otras campanas y silbatos) que a los corredores les gusta destrozar funcionan positivamente.
A los modelos neutrales al mercado les importa una mierda lo que ocurre en el mercado, son neutrales al mercado.
En fin, señores, matemáticas, programación y trabajo, trabajo, trabajo...
puramente por interés deportivo, estoy trabajando en batir el récord de los primeros... %), es decir, batir el récord que consiguió: aumentar la depo
Algo me dice que puedes hacerlo %)
Hasta ahora he tomado la barra de aumento de 9 veces en una quincena (un ejemplo de tal modelo en el archivo adjunto - arriba) que dará un mes de aumento de 81 veces. Modelos con crecimiento de 12 veces en 2 semanas tengo ahora, pero son muy inestables (con tales riesgos rabiosos obtenemos modelo estabilizador con parámetros 12x8), es decir, teóricamente 12*12 = 144 veces de aumento teórico en un mes ya es posible, pero la tecnología para formar una superposición debe ser más estabilizado.
El principal problema es captar el signo de la dirección del conjunto de parámetros óptimos y ya existen indicadores indirectos para resolver este problema, pero todavía hay que trabajar en ellos.
A continuación se muestran ejemplos de parámetros parabólicos de TS:
es lo que recorre a izquierda y derecha el conjunto de parámetros óptimos con el tiempo, lo que cambia el modelo de la TS óptima. Si usted trabaja estúpidamente al máximo, entonces no hay casi ninguna posibilidad de fracasar - sólo puede disminuir el rendimiento porque su TS estará en uno de los brazos de las parábolas de los parámetros óptimos de TS y caerá sólo después de un largo tiempo (a grandes rasgos dejarlo a la deriva - usted dibujará un stop loss).
Con el paso del tiempo podemos determinar en qué dirección se mueve el conjunto de parámetros óptimos y actuando de forma proactiva podemos captar el valor máximo de este conjunto en el futuro, maximizando así la eficacia de la ST. Para ello utilizamos la física ordinaria con el problema elemental de la 1ª clase:
Un tren ha salido del punto A en dirección al punto B, moviéndose a una velocidad N, la pregunta es: ¿cuánto tiempo falta para que llegue al punto B? o ¿Dónde estará en el tiempo T?
Sólo este tren es especial: puede detenerse a mitad de camino e ir en la dirección opuesta )ya que los ángulos de los diferenciales pueden cambiar en cualquier dirección, pero a la larga sus ángulos son lineales.
Simplifiquemos el problema para entenderlo a la hora de resolverlo: introduzcamos algo de sentido del humor )))):
El conjunto de parámetros óptimos tiene la forma que se muestra en la figura anterior. en la figura siguiente he mostrado cómo identificar la dirección en la que se mueve ahora el modelo. El identificador de la dirección del movimiento es la proa del barco con un acantilado característico. Para lograr la máxima eficiencia de la CT en este caso, tenemos que utilizar el conjunto de parámetros óptimos indicados por el punto rojo, por lo que hay una alta probabilidad de que estemos en la cima de la eficiencia de la CT en un momento posterior (en el futuro):
Si recuerdas, en la época soviética había una máquina tragaperras muy popular en los cines
Bueno, es una situación similar a la de ))))))))))))))))))). - El torpedo, cuando llegue, debe dar en el centro del barco. Y si se golpea en la proa o en la popa, tampoco pasa nada. El problema se resolverá y se alcanzará el objetivo (es decir, obtendremos el beneficio del mercado).
Recuerdo, por supuesto, que la máquina más sensata era )))
Hola! Y gracias por los comentarios y las pistas.
Resulta que gStartBar es un parámetro importante.
¿Y si se toman las otras dos semanas de otro mes para la optimización? ¿También es cientos de por ciento?
Hola! Y gracias por los comentarios y las pistas.
Resulta que gStartBar es un parámetro importante.
¿Y si se toman las otras dos semanas de otro mes para la optimización? ¿También cientos de por ciento?
Sí. En cualquier mes en cualquier semana. En cuanto al porcentaje, depende de los riesgos con los que se trabaje.
En este caso gStartBar es la distancia desde el modelo normalizado hasta el punto de decisión en el tiempo (en mi caso).
ModelWidth es la longitud del modelo del canal normalizado.
Otro parámetro clave - ModelIDX - es la distancia desde el eje hasta el límite inferior del canal de varianza del flujo de propagación. Quién ha entrado en la zona de decisión de este modelo, eso es lo que negociamos.
La superposición se forma negociando el conjunto de diferenciales en el punto de decisión del modelo óptimo actual.
Básicamente he cubierto todo lo que he podido.
En fin, ya te he dicho todo lo que se me ocurre.