Discusión sobre el artículo "Analizando por qué fallan los asesores expertos"

 

Artículo publicado Analizando por qué fallan los asesores expertos:

En este artículo, ofrecemos un análisis de los datos de divisas para entender mejor por qué los asesores expertos pueden tener un buen rendimiento en algunos intervalos y un mal rendimiento en otros.

También resulta interesante analizar la dependencia de la función de autocorrelación media en la elección del periodo lento de SMA para transacciones ganadoras y perdedoras. Esto se muestra para los datos EURUSD M15 en la figura 15. No se utiliza ningún umbral de correlación como parte de la estrategia de apertura comercial. Sin tener en cuenta el valor de ACF, hemos determinado que el periodo lento óptimo para la estrategia de cruce de SMA es 80. La figura 15 muestra que la separación más grande del valor de ACF medio entre transacciones ganadoras y perdedoras tiene lugar para periodos lentos de SMA entre 65 y 80. Un análisis más detallado puede conducir al uso de la información de ACF para determinar el periodo lento óptimo según el valor de autocorrelación medido en el momento de la apertura de la transacción. 


Fig_15_AvgACVvsSlowPeriod

Figura 15. ACF media versus periodo lento de SMA para EURUSD

Autor: Richard Poster

 
¿Cómo se utiliza el ACF como parte del activador?
 
Se requiere que el ACF calculado esté por encima de un umbral fijo. La compra o la venta se determina por la dirección del cruce de la SMA, pero ambos tipos de activación utilizan un requisito de umbral ACF. Esto se implementa en el EA adjunto.
 

Hola Richard,

este es un artículo maravilloso, ¡gracias por compartir tus conocimientos!

Me surge una pregunta, ¿cuánto depende un EA en funcionamiento de las variables internas?

O en otras palabras: ¿Será el EA capaz de reconocer su posición anterior y la gestión de SL/TP después de una pérdida de conexión a Internet / pérdida de energía o después de que el ordenador se haya reiniciado (por ejemplo, actualización forzada de Windows)?

Sólo puedo imaginar que las variables internas que rastrean SL / TP / o incluso el número de días (con el fin de decidir cuándo es mejor salir de un comercio, etc. etc.) debe ser de alguna manera persiste en un archivo o base de datos.

¿Puede dar alguna recomendación?

 
Creo que la forma más segura de preservar la crítica es escribirla en un archivo de datos, como un archivo csv que pueda ser leído por Excel. Entonces, al reiniciar, el archivo puede ser leído y una terminación anormal puede ser detectada tal vez a través de una marca de tiempo. Yo esperaría que el archivo sea borrado manualmente de forma periódica para que no sea demasiado grande.
 

Hola,

gracias por compartir tus conocimientos.

Mis preguntas:

1.a ¿Es "su" correlación relevante sólo para las medias móviles / cruces de MA?

1.b Si es así, ¿hay funciones para la correlación de diferentes indicadores? Estoy buscando valores de correlación para filtrar señales de velas japonesas (Nison, Bulkowski).

2. ¿Cómo calculó los valores de las operaciones ganadoras y perdedoras de la figura 8-11 en detalle?

3. Usted escribió: "Un análisis más profundo puede llevar a utilizar la información del ACF para determinar el período lento óptimo basado en el valor de autocorrelación medido en el momento de la apertura de la operación".
¿Cómo puedo hacer esto? ¿Puede sugerir una fórmula?

4. Sólo he podido hacer algunas pruebas, así que ¿sabéis para qué plazos (M15,M5,M6,M2,M1) puede funcionar la correlación?

Saludos cordiales

 

Para el #2:

2. Calculé el ACF en el momento del disparo y lo almacené con la "Orden" en el campo de comentarios. Al finalizar la ejecución del Probador, recorrí todas las órdenes almacenadas en el archivo histórico y utilicé el campo de ganancias para determinar la categoría ganada/pérdida y también busqué el valor ACF almacenado en el campo de comentarios como un valor de cadena. Otros datos, necesarios para el análisis, como el Período SMA, también se almacenaron en el campo de comentarios.