De la teoría a la práctica - página 275
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Se acabó el tiempo de discutir, tío.
¡¡¡Es hora de ganar dinero, señores!!!
Se acabó el tiempo de discutir, tío.
¡¡¡Es hora de ganar dinero, señores!!!
Alexander, dile a los lectores honestos de este hilo.
¿Existe el riesgo de perder esta estrategia (suponiendo que se cumplan todas las condiciones de gestión del riesgo)?
Pregunta - ¿Cuál es la probabilidad de entrar correctamente en el mercado y es igual a 1?
¿Se ha probado la estrategia utilizando datos históricos en el probador de estrategias del terminal?
Alexander, dile a los lectores honestos de este hilo.
¿Existe el riesgo de perder esta estrategia (suponiendo que se cumplan todas las condiciones de gestión del riesgo)?
Una subpregunta: ¿cuál es la probabilidad de entrar correctamente en el mercado y es igual a 1?
¿Se ha probado la estrategia con datos históricos en el probador de estrategias del terminal?
Buenas y serias preguntas, Rena.
1. No hay riesgo de pérdida total. Existe el riesgo de que se produzcan depresiones y estarán ahí mientras no se active el factor de no entropía.
2. Si se calcula cuidadosamente la ventana deslizante (¡diferente para los distintos pares de divisas!) la probabilidad de una entrada correcta, es decir, de una transacción exitosa = 80%.
3. NO. Es una tarea muy difícil convertir los archivos de ticks en los flujos Erlang requeridos para diferentes factores K. Con los entusiastas trabajamos en esto en privado.
Si realizamos el trabajo del punto 3, creo que estas series pueden utilizarse con éxito en otros modelos, incluidas las previsiones.
Y serán unas previsiones geniales, impresionantes. Ese sería el final de la historia.
Buenas y serias preguntas, Rena.
1. No hay riesgo de que se produzca un vaciado completo. Existe el riesgo de que se produzca un descenso y así será hasta que se incluya el factor de no-gentropía.
2. Si se calcula cuidadosamente la ventana deslizante (¡diferente para los distintos pares de divisas!) la probabilidad de una entrada correcta, es decir, de una transacción exitosa = 80%.
3. NO. Es una tarea muy difícil convertir los archivos de garrapatas en los flujos Erlang necesarios para diferentes factores K. Con los entusiastas trabajamos en ello en privado.
Si realizamos el trabajo del punto 3, creo que estas series pueden utilizarse con éxito en otros modelos, incluidas las previsiones.
Y serán unas previsiones geniales, impresionantes. Eso sería el fin.
BIEN.
Primero leí sobre el proceso de Markov
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B0%D1%80%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%86%D0%B5%D1%81%D1%81
Y luego sobre el modelo autorregresivo.
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%90%D0%B2%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B5%D0%B3%D1%80%D0%B5%D1%81%D1%81%D0%B8%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D1%8C
y no lo consiguió....
Si queremos un proceso markoviano, entonces:
"los valores de una serie temporal en un momento dado dependen linealmente de los valores anteriores de la misma serie".
....
En forex es imposible, o posible, pero no por mucho tiempo.
)
BIEN.
La primera vez que leí sobre el proceso de Markov
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B0%D1%80%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%86%D0%B5%D1%81%D1%81
Y luego sobre el modelo autorregresivo
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%90%D0%B2%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B5%D0%B3%D1%80%D0%B5%D1%81%D1%81%D0%B8%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D1%8C
y no lo entiendo....
Si queremos un proceso markoviano, entonces:
"los valores de una serie temporal en un momento dado dependen linealmente de los valores anteriores de la misma serie".
....
En forex es imposible, o posible, pero no por mucho tiempo.
)
Te dije que sólo mi modelo necesita un proceso markoviano, es decir, el flujo de Erlang en k=1. Pero a mayor K tenemos otros flujos, con efectos posteriores. Y estos, creo, son extremadamente buenos para la predicción.
En general, la clave de oro para descifrar Forex es la capacidad de transformar las series temporales en flujos Erlang de diferentes órdenes.
TODO. Este tema puede ser cerrado.
Te dije que sólo mi modelo necesita un proceso markoviano, es decir, un flujo Erlang en k=1. Pero a mayor K tenemos otros flujos, con un efecto posterior. Y estos, creo, son extremadamente buenos para la predicción.
En general, la clave de oro para descifrar Forex es la capacidad de transformar las series temporales en flujos Erlang de diferentes órdenes.
TODO. El tema puede ser cerrado.
Alexander, el tema es demasiado pronto para cerrarlo, vamos al fondo del asunto.
Supongamos que en un momento determinado ha entrado en el mercado con el máximo riesgo. Tiene un máximo de 10 minutos para observar las cotizaciones. Irá en contra de su orden, 100%.
Ahora la conclusión: trabajar con la estrategia descrita es una cuestión muy filosófica.
Alexander, es demasiado pronto para cerrar el tema, vayamos al fondo.
Digamos que en un momento determinado has entrado con el máximo riesgo. Tiene 10 minutos para observar la cita. Irá en contra de su orden, 100%.
Ahora la conclusión - trabajar en la estrategia descrita es una cuestión muy filosófica.
No, no es divertido sólo especular. Espere la señal - será una confirmación o refutación de todo lo que se ha dicho en esta rama. Está a la vista del público. Todo honesto y sin tonterías.
DE ACUERDO. El tema se puede cerrar.
El tema debería haberse cerrado hace mucho tiempo, hace unas 50 páginas). Pero podemos hablar de ello.
Empecemos por el hecho de que el mercado (el mercado, no el Forex, pero las cotizaciones del Forex son generadas por el mercado) es completamente determinista. No hay nada al azar en el mercado: todas las acciones de los operadores, sean las que sean, están sujetas a una simple regla si... entonces... Ningún comerciante normal compra, vende o puja al azar. Es decir, cada compra/venta está predeterminada por acciones específicas, en absoluto aleatorias, de los operadores, tanto momentáneas como anteriores, colocando órdenes de compra/venta a un precio específico que determina el movimiento del precio. Una vez más - absolutamente nada al azar.
Ahora, citando a W. Heisenberg,no suponemos que la teoría cuántica, a diferencia de la clásica, sea una teoría esencialmente estadística, en el sentido de que sólo se puedan extraer conclusiones estadísticas de datos definidos con precisión. En contra de tal suposición, por ejemplo, los conocidos experimentos de Geiger y Bothe.Pero la afirmación contundente de la ley de la causalidad, "si conoces el presente con precisión, puedes predecir el futuro", es incorrecta como premisa, no como conclusión. En principio, no podemos conocer el presente en todos sus detalles.
Aquí es donde todo empieza a ponerse interesante). Pero hasta que la idea no haya llegado a las masas, es demasiado pronto para hablar de consecuencias.
Yuri, ¿puedes explicar la distribución de los intervalos de tiempo entre los ticks que el Dr. Trader publicó aquí antes? Acerquémonos a la práctica. Entiendo y acepto la distribución de Erlang. Pero, ¿qué es esta distribución de Cauchy? Supongo que tiene que ver con el principio de incertidumbre de Heisenberg. Y eso significa que debemos deshacernos definitivamente de él - estar exclusivamente en el flujo Erlang de un cierto orden K. ¿No es así?
Yuri, ¿puedes explicar la distribución de los intervalos de tiempo entre los ticks que el Dr. Trader publicó aquí antes?
Acerquémonos a la práctica.
Cuanto más cerca del tema). Sin embargo, cuéntalo como quieras).
Ni siquiera voy a entrar en estas distribuciones. La distribución es lo que es en realidad y los intentos de ajustarla a algo que tiene un nombre, en mi opinión, no tienen fundamento. ¿Por qué debe corresponder a algo concreto que ya se conoce?
Digamos que nadie ha intentado describir la distribución de la radiación del cuerpo negro mediante distribuciones ya conocidas. ¿Por qué demonios intentamos igualar algo ya conocido aquí?