No el Grial, sólo uno normal - ¡¡¡Bablokos!!! - página 263
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Sensei, ¿es posible ver 1-2 "cuadros de texto" frescos de usted para el análisis. Los antiguos están fuera de lugar porque no hay una historia tan profunda, y el último estado, que fue amablemente publicado por usted, lo entiendo ya con la optimización de su autor, de la que los "mundanos" estamos todavía muy lejos.
Ya hay 250 páginas...
Hay material más que suficiente, adelante...
P.D.: No voy a publicar las páginas. Aquí está la salida del mercado de ayer :
P.P.D.: No voy a publicar nada más aquí...
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https://www.mql5.com/ru/code/1146
Chicos, no soy muy bueno en matemáticas. Me puedes decir como seleccionar los pesos en los sintéticos para minimizar la dispersión en una ventana dada a través de la regresión, por ejemplo en lrbuild necesitamos alimentar tanto los regresores como los valores de los propios sintéticos para encontrar los coeficientes. Entonces, ¿qué libu para resolver el problema de optimización para encontrar un sintético con varianza mínima? Te agradecería que me mostraras un ejemplo con código adaptado a mql5 (4).
Chicos, no soy muy bueno en matemáticas. Me puedes decir como seleccionar los pesos en los sintéticos para minimizar la dispersión en una ventana dada a través de la regresión, por ejemplo en lrbuild necesitamos alimentar tanto los regresores como los valores de los propios sintéticos para encontrar los coeficientes. Entonces, ¿qué libu para resolver el problema de optimización para encontrar un sintético con varianza mínima? Te agradecería que me mostraras un ejemplo con código adaptativo para mql5 (4).
En lrbuild necesitas alimentar cualquiera de los dos:
(1) todos los regresores contra alguna función de la tabla
o
(2) un conjunto de regresores contra algún activo
en el caso general:
CAlglib::LRBuildZ(MATRIX,points,roots,info,LM,AR);
la última columna de la MATRIZ debe ser una función tabular o datos de activos (patas extendidas)
en lrbuild tenemos que alimentar cualquiera de los dos:
(1) todos los regresores contra alguna función de la tabla
o
(2) un conjunto de regresores contra algún activo
en el caso general:
CAlglib::LRBuildZ(MATRIX,points,roots,info,LM,AR);
la última columna de la MATRIZ debe ser de funciones tabulares o de datos de activos (patas extendidas)
Esto está claro.
La cuestión es cómo buscar un diferencial con una varianza mínima.
Por supuesto, se puede intentar buscar el mínimo de una función igualando las derivadas particulares deσ(Y(A1..A4)) a cero, o bien molestarse en encontrar una solución al sistema de ecuaciones para encontrar el mínimo de una función. Estoyseguro de que hay una biblioteca preparada para encontrar la solución en un par de líneas de código). Se discute el concepto, pero no hay nada escrito sobre la aplicación)
Esto es comprensible.
La cuestión es cómo buscar un diferencial con una varianza mínima.
Por supuesto se puede intentar hacer una operación de fuerza bruta con algún paso discreto o realmente congelar y encontrar la solución del sistema de ecuaciones para encontrar la función mínima igualando las derivadas parcialesσ(Y(A1..A4)) a cero. Estoyseguro de que hay una biblioteca preparada para encontrar la solución en un par de líneas de código). Se discute el concepto, pero no hay nada escrito sobre la aplicación)
No estoy seguro de que la varianza mínima sea tan necesaria, es más importante analizar el comportamiento de la curva de dispersión
Si quieres, puedes escribir un generador de tiradas y comprobarlo en un ciclo, el número de combinaciones se puede buscar numéricamente.
pero es una buena idea optimizar la longitud y la posición de la ventana del periodo de cálculo, porque afecta en gran medida a la apariencia de la dispersión.
No entiendo bien el sistema de ecuaciones, sólo hay una ecuación (de regresión)
Con 4 tickers y un paso mínimo del 1% el número de ejecuciones será de 100^4/2.
Hay una función simple globalMin.portfolio() en r por ejemplo, pero no he encontrado nada similar en Alglib.
UPD: En general no hay una solución lista para la cartera de varianza mínima en Alglib, pero es posible realizar operaciones con matrices, por lo que la semicustodia ya está ahí. Mi pregunta ha sido eliminada.
Joker, ¿cómo se te ocurrió este sistema?
Probablemente a través de un trabajo duro y minucioso. En la mancomunidad de alto conocimiento de ciertas áreas. No lo ha soñado. )))
Con 4 tickers y un paso mínimo del 1% el número de ejecuciones será de 100^4/2.
Hay una función simple globalMin.portfolio() en r por ejemplo, pero no he encontrado nada similar en Alglib.
UPD: En general no hay una solución lista para la cartera de varianza mínima en Alglib, pero es posible realizar operaciones con matrices, por lo que la semicustodia ya está ahí. Mi pregunta ha sido eliminada.
en general hay al menos 3 funciones en alglib pero es tan secreto que no puedo escribir sobre ello abiertamente sin revelar el secreto de alguien
Probablemente en el proceso de trabajo duro y minucioso. En la mancomunidad de altos conocimientos de ciertos campos. No está soñando con ello. )))
no, por supuesto que no
qué trabajo tan duro
son polvos de hongos y luego un sueño y un grial
(Lo he comprobado yo mismo)