Buscando patrones - página 6

 
Aleksei Stepanenko:

Vitaly, una pregunta amplia.

Es imposible crear un EA completamente rentable, ni operar manualmente de la misma manera. El EA ideal al que todos aspiran, hace operaciones perdedoras. Pero el beneficio total es mayor que la pérdida total y esta condición debe cumplirse en cualquier momento. Ya hay suficiente historia para encontrar los patrones, por lo que creo que no tiene sentido crear un robot de autoformación. Otra cosa es que el Asesor Experto debe tener varias estrategias para trabajar en diferentes partes del mercado. Por lo tanto, necesitamos un mecanismo para reconocer esos periodos con el fin de cambiar de estrategia, ya que el precio cambia de vez en cuando.

Y el autoaprendizaje constante huele a ajustar los parámetros a una pequeña parte de la historia. Con resultados desastrosos en la realidad. Opinión personal, sin pretensión de objetividad.

El hecho es, Alexey, que la tecnología digital ha dado un gran salto en los últimos años. Crear un Asesor Experto completamente rentable no es una tarea imposible si se aplican los recursos necesarios. Imagínese una IA conectada a una multitud de módulos que contengan bases de datos de miles de millones de patrones, una comunicación interactiva continua con la publicación de eventos formales, incluidos los detalles de las noticias cotidianas que pueden afectar a las cotizaciones. Es decir, una especie de mini Skynet como en Terminator (o mejor incluso Google), en tiempo real determinando las reacciones en base a un conjunto de eventos ejecutados a través de patrones, etc.

No es tan imposible y más aún, si se recorren los desarrollos digitales similares y la información sobre la IA, ya se ha implementado mucho más de lo que estoy ponderando aquí.

Pero la cuestión es también quién se beneficia de la creación de este sistema automatizado. Al fin y al cabo, es sin duda lo menos beneficioso para los beneficiarios finales de la estructura actual. Si esto se aplica, no tienen sentido los intercambios. Es una cuestión difícil y dolorosa sobre la que no tiene sentido extenderse en detalle.

Pero sobre todo, he recibido una respuesta a mi pregunta. Gracias.

P.D. En mi opinión, los autómatas existentes, tal y como los has expresado, no pueden abarcar muchas cosas. Y los seres humanos tienen psiquis y sistemas nerviosos que a menudo trabajan contra sí mismos. En este sentido, los robots podrían sustituir idealmente a los humanos, pero no en su estado actual. Una vez más, basándose en los objetivos del campo, la disponibilidad de dicha IA para cualquiera de las partes externas, promete el colapso de todo el sistema.

 

Estadística del tamaño de un movimiento de onda útil en el historial del EURUSD, en pips de una cotización de 4 dígitos (multiplicar por 10 si es necesario).

La figura que demuestra lo que es un movimiento útil está en la página anterior.

Los mismos datos en forma probabilística:


¿Qué significa?

El precio en cada onda no pasa por más de

-120 pips el 90% del tiempo,

- 60 pips el 70% de las veces,

- 35 pips el 50% de las veces.

 
Aleksei Stepanenko:

Estadística del tamaño del movimiento de la onda útil en el historial del EURUSD, en pips de una cotización de 4 dígitos. (multiplique por 10 si es necesario)

Imagen que muestra lo que es un movimiento útil en la página anterior.


¿Qué significa?

el precio en cada onda no supera

-120 pips en el 90% de los casos,

- 60 pips el 70% de las veces,

- 35 pips el 50% de las veces.

Resulta que la opción más productiva y correcta es el scalping en cuentas con un spread mínimo.

 
Vitaliy Maznev:

Imagina una IA que está vinculada a muchos módulos,

No creo que existan esos robots. El problema de la IA es su gran número de factores de ponderación. Tres, cinco, diez parámetros no pueden ajustarse a una historia larga. Cientos pueden. Y en la historia se obtiene un aumento suave hacia arriba casi en línea recta en el depósito, pero en el comercio real - problemas.

 
Alexei, ¿qué herramientas utilizas para calcular estos datos?
 
Vitaliy Maznev:

Resulta que la opción más productiva y correcta es el scalping en cuentas con spreads mínimos.

Pues mira, el 18% de las veces el precio no pasa más de 10 pips y se da la vuelta. Es decir, si se espera más movimiento, habrá una pérdida cada 5 veces.

 
Aleksei Stepanenko:

No creo que existan tales robots. El problema de la IA es su gran número de factores de ponderación. Tres, cinco, diez parámetros no pueden ajustarse a una historia larga. Cientos pueden. Y en la historia se obtiene un aumento casi en línea recta del depósito, pero en el comercio real es un desastre.

Y no hay más que prestar atención a Google, que es capaz de traducir instantáneamente un texto a cualquier idioma y reformularlo en voz y viceversa. También puede leer texto en imágenes, identificar objetos en imágenes e incluso determinar la identidad de una persona al 100% por su cara, su huella dactilar y otros parámetros. Al mismo tiempo, sus módulos asociados suelen ser capaces de controlar casi cualquier cosa, siempre que esté conectada a la red. Estas capacidades ya están muy por encima de lo que podría ser una máquina expendedora totalmente rentable. Una máquina expendedora requiere órdenes de magnitud menos de datos, procesos y recursos. Si los desarrolladores de empresas como Google lo quisieran, podrían hacer fácilmente un sistema de este tipo con sus módulos.

 
Aleksei Stepanenko:

Mira, el 18% de las veces el precio no va más de 10 pips y se da la vuelta. Así que si esperas un movimiento mayor, cada 5 veces habrá una pérdida.

Eso es correcto. Pero se tiene en cuenta la relación del historial de movimientos, pero no se tienen en cuenta los determinantes de esos movimientos. Si analiza este par en particular, probablemente captará el momento en que puede tomar no sólo 10, sino 50 pips. Y lo más probable es que no abra una posición cuando no haya condiciones previas claras.

 
Vitaliy Maznev:
Alexei, ¿qué herramientas utilizas para calcular estos datos?

Creó un tipo de escritura en zig-zag.


Vitaliy Maznev:

Y tú sólo presta atención a Google,

Son elementos diferentes. Conjuntos de datos de la vida real para el aprendizaje y la incertidumbre del futuro.

 
Aleksei Stepanenko:

Creó un script de tipo zig-zag.


Son elementos diferentes. Los conjuntos de datos para aprender de la vida real y la incertidumbre del futuro.

¿Cuál es la incertidumbre del futuro si ha utilizado su guión para definir los límites del movimiento? Esto ya es un gran logro. Para ser sincero, estoy impresionado por su análisis. Y los sistemas interactivos actuales tienen menos agujeros que en la mente de sus desarrolladores. No saques conclusiones a ciegas. Tú eres el promotor. Sólo hay que valorar la magnitud de lo que ya se ha conseguido. Compara realmente. Y date cuenta de que estas características ya han sido eclipsadas. Simplemente no son necesarios.

Y el futuro es cada vez más tonto.