Un estudio sobre la aplicabilidad de la martingala mediante simulaciones del juego de la moneda - página 3
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Ahora que lo he escrito, escribiré algo más. ¿Por qué sé que la teoría de la probabilidad no se aplica al mercado? Lo he comprobado. Escribí un Asesor Experto en entradas aleatorias. La toma y la parada son iguales. Obtengo la proporción 50/50 de operaciones rentables y perdedoras. ) Pero la primera mitad del tiempo el Asesor Experto estaba perdiendo constantemente y la segunda mitad estaba ganando. Al final el beneficio fue 0. El saldo debería haber sido igual a cero.
La tarea consiste en analizar la aplicabilidad, la utilidad (o entender su ausencia) del método de la martingala -se entiende como aumentar de forma diferente las apuestas en caso de derrota, y volver a la inicial en caso de ganar-.
Con la ayuda de simulaciones del juego se puede claramente, desde un punto de vista práctico, averiguar la expectativa matemática, es decir, el beneficio (y otras propiedades) sin ninguna fórmula complicada, etc.
Además, te hace pensar que en los juegos de azar los establecimientos de juego te permiten aumentar tu apuesta un determinado número de veces. La pregunta es: ¿por qué? Entonces, ¿funciona de alguna manera y puedes utilizarlo para obtener una ventaja?
El objetivo es dar sentido a todo ello. Me siento más cómodo escribiendo en Java, voy a exponer el código, pero no es complicado, y no debería ser demasiado difícil de entender. También, por supuesto, publicaré una descripción de la simulación, y los resultados.
Explicación - para una estimación más clara de la varianza/expectativa de mata utilizamos el recuento de iteraciones por el recuento de repeticiones, con la salida de los resultados de cada repetición por separado.
Si quieres entender algo, escribe tus códigos directamente en MQL5, y el probador te mostrará todos tus errores y fallos inmediatamente. La simulación no funciona en el mercado.
Y empezar con una moneda curva, el mercado no es exactamente un proceso aleatorio después de todo.
Ahora que lo he escrito, escribiré algo más. ¿Por qué sé que la teoría de la probabilidad no se aplica al mercado? Lo he comprobado. Escribí un Asesor Experto en entradas aleatorias. La toma y la parada son iguales. Obtengo la proporción 50/50 de operaciones rentables y perdedoras. ) Pero la primera mitad del tiempo el Asesor Experto estaba perdiendo constantemente y la segunda mitad estaba ganando. El beneficio total ha sido 0. El saldo debería haber rondado el cero en teoría.
Pero, ¿por qué debería tambalearse cerca de cero? Esa es exactamente la variabilidad que se supone que tiene. Así es, la expectativa es cero, la varianza es grande, es decir, podría haber largos tramos de pérdidas y ganancias.
Intentemos sacar algunas conclusiones. Como el plan es hacer todo lo más práctico posible, hay que pensar en qué lugar de la vida real se puede jugar y, sobre todo, cuántas apuestas/transacciones/algo más se puede hacer en un año. Es muy importante pensar en términos de tiempo específico, en la vida real no hay infinito y hay muchas limitaciones. No sé dónde sería posible hacer esto, pero imaginemos que sería posible hacer una apuesta cada 10 segundos. No creo que sea posible hacerlo más a menudo en la vida real. ¿Cuántos partidos se juegan al año entonces? Calculemos - 6 por minuto - es 6*60=360 por hora - es 360*24=8640 por día - es 8640*365=3153600 por año. Supondremos que no hay forma de evitar este límite.
Pero debemos estar preparados para una serie de 32 pérdidas, que, como hemos visto, aparecieron a los 100 millones de iteraciones. Por supuesto, podríamos optar por un número inferior (por ejemplo, 28), pero entonces la probabilidad de que eso ocurra no sería cercana a cero, sería una cuestión de suerte, y necesitamos una garantía. Pues bien, calculemos el bankroll para soportarlo.
Son 858.993.471,8 - 850 millones, y eso con una apuesta inicial de 0,1 dólares. Muy bien, digamos que tenemos casi mil millones de dólares. Veamos cuánto podemos ganar en un año, podemos hacer 3.153.600 apuestas a 0,1 dólares, la expectativa de cada transacción la calculamos en 0,05 dólares a este ritmo, contamos, y resulta = ¡157.860 dólares netos! Sí, efectivamente, casi se puede garantizar que se gane esa cantidad. Pero espera, ¿cuánto es el 1% de un billón? ¡10 millones de dólares! En definitiva, si se puede invertir al 0,01% (una centésima de porcentaje) se obtendrá casi el mismo beneficio. Creo que probablemente haya opciones al menos al 0,1%.
Si quieres entenderlo, escribe tus códigos directamente en MQL5, y el probador te dará todos tus errores y equivocaciones de inmediato. La simulación no funciona en el mercado.
Y empezar con una moneda curva, el mercado no es exactamente un proceso aleatorio después de todo.
El programa aquí no es tan complicado, todo el mundo puede hacer simulaciones similares en su lenguaje de programación favorito, no es tan importante aquí.
La persona que afirma que Martin es la fuga inevitable está afirmando automáticamente y de forma inequívoca que el anti-Martin es el beneficio inevitable (léase: el Grial).
Si alguien sabe en qué me estoy equivocando, que señale con el dedo, por favor...
La persona que afirma que Martin es la fuga inevitable está afirmando automáticamente y de forma inequívoca que el anti-Martin es el beneficio inevitable (léase: el Grial).
Si alguien sabe en qué me estoy equivocando, que señale con el dedo, por favor...
Un error en la comprensión de Anti-Martin. ¿Antimartín es qué?
Se trata de la disminución del lote después de una operación perdedora, o
¿Es la posición opuesta a la posición comercial con Martin?
tenemos dos variables binarias, es decir, 4 opciones, y sólo una de ellas es Martin, presumiblemente las otras 3 son Anti-Martin.
Una persona que afirma que Martin es una fuga inevitable está afirmando automáticamente y de forma inequívoca que el anti-Martin es un beneficio inevitable (léase: el Grial).
Si su anti-martín viene con anti-spread, anti-comisión y deslizamiento positivo
Si su anti-martín viene con anti-difusión, anti-comisión y deslizamiento positivo
Yyyyyesssssss.