Estadísticas de un sistema antirreglamentario - página 3
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Siento corregirte, ubzen, pero las matemáticas son simplemente verdaderas. Es el mal uso de las matemáticas lo que puede causar problemas. Si realmente quieres estar en desacuerdo con la verdad de los teoremas matemáticos, es casi seguro que te estés dando cabezazos contra una pared de ladrillos y, en el improbable caso de que no sea así, creo que necesitas mejorar tus conocimientos hasta el nivel de postdoc. Por ejemplo, el criterio de Kelly es una verdad matemática sobre la distribución de probabilidad de los rendimientos conseguidos al utilizar una determinada cantidad de apalancamiento en una secuencia de oportunidades con determinadas propiedades estadísticas. Puede ser de utilidad práctica en situaciones en las que se tiene lo que se cree que son buenas estimaciones de las propiedades estadísticas necesarias. Pero lo más importante que me dice la teoría (y mis estudios empíricos) es que se puede esperar una horrenda varianza en el rendimiento si se utiliza cualquier cosa cercana al apalancamiento máximo que el criterio sugeriría. Prácticamente la única forma en que la teoría puede engañar a alguien que la entienda es si introduce estimaciones de las propiedades estadísticas de sus operaciones que sean demasiado inexactas. Una vieja verdad es que si se introducen datos erróneos en un sistema correcto, el resultado es una operación incorrecta. Si pones datos incorrectos en un programa correcto, no esperes resultados correctos.
En cuanto a la distribución gaussiana, el hecho de que algunos chapuceros hicieran suposiciones incorrectas sobre el modelo matemático a utilizar para la correlación entre activos en ciertas aplicaciones, y que este error condujera a grandes problemas financieros es ya bastante antiguo, y me parece tan emocionante como el problema del efecto 2000 (que ya me mandaba a dormir hacia 1990, sobre todo porque siempre había evitado utilizar años de dos dígitos en mis programas).
Yo aspiro a no hacer afirmaciones descabelladas como las suyas (por ejemplo, "miles de millones de eventos independientes"), sino a calcular realmente el significado de la información que tengo. Por ejemplo, si la curva de equidad lograda por el sistema de zzuegg es realmente tan asombrosamente buena como parece, esto es una prueba muy fuerte de su eficacia, a menos que se haya optimizado en esos datos. Nunca he producido una curva de equidad tan buena como esa sin que haya sido un disparate u optimizada con los datos. Siempre que se vea un beneficio final que sea un múltiplo muy grande de la reducción máxima de la equidad, es altamente indicativo de calidad. Cuando es un múltiplo pequeño, la posibilidad de que sea una casualidad es mucho mayor. Se trata de una simple regla general, pero no es mala. Se puede mejorar mirando las estadísticas con más detalle.
Por cierto, si George Soros se arruinara este año, yo diría que "su gestión del dinero fue pésima". Aunque George Soros nunca cometerá el error de arriesgar toda su riqueza, un buen ejemplo de alguien que sí lo hizo es el famoso Jesse Livermore. Era lo suficientemente malo en la gestión del dinero como para volverse pobre después de ser extremadamente rico. No hace falta ser matemático para darse cuenta de que fue un insensato al hacerlo, probablemente debido a una combinación de defectos psicológicos combinados con una falta de gestión metódica de su riqueza. Livermore era claramente un muy buen comerciante, pero había margen de mejora en su gestión del dinero, ¿no le parece?
Con el debido respeto, podrías ayudarnos con la sustancia. Veinte párrafos explicando por qué no estamos de acuerdo no va a ayudar a este hilo. Espero que puedas responder a mis preguntas con una respuesta directa, incluso aceptaré un "no lo sé" o un "lo investigaré".
1) Por favor, muéstranos las matemáticas que demuestran o desmienten el planteamiento de la anti-red.
2) Por favor, proporcione una estimación de un número de operaciones estadísticamente válido.
3) Por favor, proporcione fórmulas o referencias que apoyen sus opiniones con las que no estoy de acuerdo.
Como usted dijo, es el mal uso de las matemáticas que puede causar problemas. OMI. Usar la estática convencional hacia el comercio como si fuera una Ley es un mal uso de las matemáticas. Te ruego que por favor proporciones fórmulas esta vez.
En respuesta a:
Livermore era claramente un muy buen comerciante, pero había margen de mejora en su gestión del dinero, ¿no le parece? Yo diría que el fin justifica los medios. Si no hubiera quebrado, habríamos seguido pensando que sabía administrar el dinero.
De wikipedia: El 16 de septiembre de 1992, el miércoles negro, el fondo de Soros vendió en corto más de 10.000 millones de libras,[27] beneficiándose de la reticencia del gobierno del Reino Unido a subir sus tipos de interés a niveles comparables a los de otros países del Mecanismo de Tipos de Cambio Europeo o a hacer flotar su moneda.
De dónde creen que sacaron las estadísticas, que apoyaron el Edge on the trade, que apoyó la gestión del dinero de 10.000 millones de libras. Si Soro hubiera perdido esa apuesta, diríamos que tampoco sabía administrar el dinero, porque la kelly y el bankroll no apoyaban la apuesta.
Si las matemáticas dicen que tiene un riesgo de ruina del 0,01% (1/10000), y perdió todo su dinero. ¿Significa eso que no sabes administrar el dinero? o ¿significa que tuviste la mala suerte que le toca a 1 de cada 10000 personas?
@ubzen, puntos interesantes. No creo que estemos tan en desacuerdo como crees. Y la discusión mejora el entendimiento, espero que para todos.
1) No he hecho ninguna de estas (¿cuatro?) afirmaciones y no lo haría. No querría ni intentaría demostrar o refutar los sistemas de red o anti-red en general. Simplemente es inviable. Incluso con un sistema concreto, lo único que se puede hacer es hacer afirmaciones estadísticas sobre su rendimiento.
2) Esta pregunta plantea una cuestión de importancia fundamental para interpretar las pruebas. La idea básica es estimar la probabilidad de que los resultados se hayan obtenido por casualidad, para evitar ser engañados. Como analogía sencilla, supongamos que tenemos un método para predecir el lanzamiento de una moneda y que conseguimos obtener un 14/20, podemos calcular fácilmente la probabilidad de que ese resultado se produzca si realmente se obtiene un 50%. 14/20 podría considerarse como un factor de beneficio de 1,75, por lo que no necesita una gran muestra para ser significativo. (de hecho, hay aproximadamente 1 posibilidad entre 17 de acertar al menos 14 de 20 si no se tiene ventaja).
Resulta que los factores de beneficio más bajos (por ejemplo, 1,1) necesitan muestras mucho más grandes para ser significativos. El proceso preciso a seguir es crear una hipótesis nula que podría ser algo así como "las operaciones tienen la misma varianza que los resultados reales, pero el beneficio medio es cero" y luego calcular la probabilidad de que se obtenga el resultado real por azar. Un procedimiento general muy útil, espero que esté de acuerdo. En el caso de los resultados de zzuegg, mi análisis no fue suficiente para refutar la hipótesis nula (incluso con la suposición optimista que hice sobre la varianza), pero la curva de equidad sorprendentemente buena me deja claro que hacer un análisis utilizando datos que no tenía mostraría que los resultados definitivamente no podían atribuirse al azar.
Hay un punto interesante cuando se prueban varios sistemas (digamos en algún tipo de optimización). Si realizas este análisis sobre la mejor de tus ejecuciones, podrías engañarte a ti mismo, debido a la selección que se ha realizado. Hay que reforzar el criterio para tener en cuenta que se han realizado varias ejecuciones. Por ejemplo, si realiza 100 ejecuciones independientes y una de ellas da resultados que se podrían esperar por azar 1 de cada 200 veces, eso no es en absoluto una prueba de que el método sea rentable. Espero que quede claro por qué.
3) Bien, por último, abordando sus tres desacuerdos citados a continuación.
ubzen:
No estoy de acuerdo: Es un hecho matemático que la manera de lograr el mejor rendimiento a largo plazo (con una definición razonable de esto incluyendo su aversión al riesgo) de una serie de oportunidades de comercio con características estadísticas similares es utilizar una cantidad similar de apalancamiento para cada uno de ellos:
No estoy de acuerdo: hay que admitir que probablemente hay bastantes personas que están dispuestas a aceptar (o ignorar) una pequeña probabilidad de perder muy fuerte con el fin de tener una alta probabilidad de beneficios saludables, pero esto se clasifica mejor como puro juego.
No estoy de acuerdo: no hay ninguna razón teórica para permitir que lo que ocurra con la primera operación influya en el tamaño de la posición para la segunda operación, (excepto que puede modificarse en proporción al capital de la cuenta).
El primero está relacionado con el criterio de Kelly con el que estás familiarizado. Si tienes una serie de oportunidades de trading con las mismas características estadísticas (digamos, dos posibles resultados con las mismas probabilidades cada vez), eres consciente de que consigues el máximo crecimiento medio logarítmico con la fracción de Kelly, es decir, el mismo apalancamiento fijo específico cada vez que tienes una de las oportunidades, pero que esto da una varianza extremadamente alta en los resultados. Probablemente también sepa que si utiliza un apalancamiento fijo más bajo, conseguirá un crecimiento medio más bajo, pero una varianza mucho menor. Si para una secuencia de oportunidades similares utilizas 2 o más niveles diferentes de apalancamiento para subconjuntos de ellas, el resultado será una media geométrica de lo que obtendrías con cada uno de los diferentes niveles de apalancamiento por separado (si esto no es obvio, puedo explicarlo). La razón por la que se obtiene una peor varianza con la mezcla de apalancamiento que con una única elección de apalancamiento es que el gráfico de la varianza frente a la rentabilidad es cóncavo (cada punto corresponde a una única elección de apalancamiento). Si pensamos en esta curva de varianza frente a rentabilidad, una media de dos o más puntos de la curva estará por encima de la curva (simplemente porque es cóncava). Esto significa que siempre es mejor utilizar un único nivel de apalancamiento. Evidentemente, existe un gran problema, ya que no conocemos las probabilidades en el trading, pero si las conociéramos, Kelly nos indicaría la forma de variar la exposición para conseguir un compromiso óptimo entre rentabilidad y varianza.
No es trivial aplicar esto a la situación en la que se tiene una posición neta de tamaño variable, que es el caso de los sistemas de red y antired. Esto es muy diferente a la situación, digamos, en la que se tiene una serie de apuestas sobre una moneda sesgada. Reflexionando, en este tipo de situación podríamos hacer la conveniente definición artificial de una operación como el tiempo en el que una posición se mantiene constante. Haciendo caso omiso del spread, se puede pretender que simplemente se abren y cierran dichas posiciones en los momentos en que se cambia el tamaño de las mismas. La exposición que se tiene y el tiempo durante el cual se tiene es obviamente lo más importante e interesante.
Con este punto de vista, la teoría sugeriría que las variaciones en el tamaño de la posición deberían estar asociadas a las variaciones en el rendimiento estadístico (quieres una exposición bastante baja (en términos de apalancamiento efectivo) cuando tienes una ligera ventaja y una alta exposición cuando tienes una gran ventaja).
Supongo que el segundo desacuerdo podría verse como una preferencia personal. Pero las probabilidades y los tamaños de las ganancias y las pérdidas también son importantes. El tipo de situación en la que estaba pensando es cuando alguien tiene un 90% de probabilidades de ganar un 10% y un 10% de probabilidades de perder un 90% o algo peor, es decir, sin ventaja, pero ganando la mayor parte del tiempo. Este es el tipo de situación que se obtiene con la martingala sin ventaja.
El tercer desacuerdo viene de pensar en el efecto sobre la equidad final. ¿Podemos estar de acuerdo en que, en principio, lo único que debería tenerse en cuenta a la hora de elegir la exposición en un momento determinado es cómo afecta esa exposición a la distribución de probabilidad de tu patrimonio final? Por lo que veo, lo único relevante son las probabilidades de que ocurran cosas (que el precio alcance distintos niveles más adelante) y el patrimonio neto en el momento en que se presenta la oportunidad. La única manera de que el resultado de alguna operación anterior afecte a esto es por el efecto que ha tenido en la equidad. Por supuesto, si ya hay una posición abierta, esto afecta a la forma en que se puede alcanzar el nivel adecuado de exposición. Tal vez se refiera a eso.
@ubzen, sobre los otros puntos:
¿Seguro que no puedes pensar que es una buena gestión del dinero que alguien con una gran fortuna lo pierda todo y más? Para cuantificar esto, la gente generalmente tiene una función de utilidad convexa, especialmente en el extremo inferior, donde la primera parte de su riqueza vale mucho más que la riqueza adicional. Por ejemplo, la diferencia de utilidad entre 0 y 1 millón de dólares es mucho mayor que la diferencia entre 9 y 10 millones de dólares. Este hecho puede utilizarse para demostrar que la utilidad se pierde al arriesgar una parte excesiva de la riqueza. La razón es que los beneficios marginales tienen una utilidad mucho menor que las pérdidas marginales. Pero seguramente esto es de sentido común: si uno tiene 100 millones de dólares (en dinero de hoy), debería mantener al menos una parte a salvo para asegurarse de tener la mayor parte de lo que quiere. La utilidad de exprimir hasta el último céntimo de beneficios potenciales maximizando la exposición no es ni mucho menos lo suficientemente alta como para justificar arriesgarlo todo.
Creo que has adivinado mal el riesgo de la apuesta de Soros. Si la posición era de 10.000 millones de dólares, el riesgo era inferior al 4,5% de esta cantidad (450 millones de dólares) debido al límite superior del MTC, pero probablemente mucho menos que esto porque los precios de entrada y salida no habrían estado en los peores puntos posibles. Había identificado una operación con una buena relación riesgo/recompensa, ya que la ventaja si la libra sobrevalorada salía del MTC era muy alta. Dado que el fondo de Soros probablemente tenía fondos de más de 10.000 millones de dólares en el momento de la operación (por ejemplo, sabemos que los Rothschild invirtieron unos 6.000 millones de dólares en 1969), el apalancamiento utilizado para la operación puede considerarse conservador según el criterio de Kelly, asumiendo cualquier ventaja razonable. [Por cierto, la libra esterlina cayó alrededor de un 25%, y la apuesta de Soros debe haber captado una fracción bastante grande de este movimiento, lo cual es impresionante. Me pregunto cuál era la estrategia de salida :) ]
Bien, bien explicado. Ahora entiendo de dónde vienes. Estoy de acuerdo con toda la explicación dada. Permítame hacer de abogado del diablo contra este sistema por un momento. En apariencia, el sistema parece aleatorio. No hay previsión, no hay ventaja y no hay algoritmo. La mayoría de la gente con formación matemática miraría a tal sistema y diría que la Expectativa del sistema=0. Debido a la Ley matemática con la que estuve de acuerdo en la lista, este sistema está condenado a fallar. ¿Por qué en la tierra es este sistema utilizando apuestas de tamaño variable de todos modos. Si es realmente rentable, de acuerdo con las matemáticas y como yo lo entiendo, debería ser rentable usando apuestas planas también. Además, ¿por qué utiliza 20k en lugar de la cuenta inicial estándar de 10K? Gordon proporcionó algunas buenas matemáticas y comentarios para desarmar tales sistemas.
Ahora voy a intentar apoyar este sistema. Creo que Zzuegg puso sus justificaciones muy bien. Los indicadores se retrasan y los precios no. Lo que hace el sistema es utilizar el OrderProfit como indicador. Una vez que vi su curva, supe que estaba cubriendo la misma moneda. He visto curvas en las que Zzuegg ha hecho maravillas con el drawdown utilizando la cobertura. Parece que él sabe algo que yo no sé. La cobertura es algo que 7-bit, la primera persona que he oído hablar de este Anti-Grid de no considerar. Sin embargo, consideró el uso de Grid y Anti-Grid juntos porque uno tiene un crecimiento lineal (Grid) y el otro tiene un crecimiento cuadrático (Anti-Grid). En general, se han proporcionado algunas matemáticas agradables para apoyar este sistema de 7 bits.
En cuanto a la cuestión del tamaño de lote variable frente a lo similar: No hay mucha diferencia, Zzuegg podría haber utilizado 0,1 lotes a lo largo de toda la prueba y seguir obteniendo los mismos resultados. Sólo que esta vez tendría 10 veces más operaciones. Lo he visto hacer antes. La razón por la que a los matemáticos les gustan los lotes fijos es porque facilita el cálculo de las Kelly y otras estadísticas. Pero eso no es lo importante con tales sistemas, lo que es más importante son las órdenes de Dependencia / Eventos Independientes. Sí, sé que no es imposible calcular las Kelly y las Curvas Sd con Eventos Dependientes, sólo es más difícil y aprecio tus comentarios tratando de explicar algo de eso.
En cuanto a la cuestión de Draw-Down y 20k Bankroll. Creo que incluso Zzuegg se da cuenta de que su sistema requiere un capital de inversión mucho mayor que el típico. El draw-down relativo será cada vez más bajo cuando el capital de inversión sea cada vez mayor. Sólo quería señalar la importancia de comparar manzanas con manzanas.
A la cuestión de la validez estadística del número de operaciones: Me gustaría que tuvieras la respuesta a eso :(. De todos modos, no se han perdido todas las esperanzas. Tiene otros pares de divisas que pueden mostrar características diferentes con las que podría hacer pruebas. Estoy más que seguro de que un sistema de este tipo funcionaría mejor en diferentes gráficos que un libro de texto de seguimiento de la tendencia o sistema de lado para esa materia. Ahora claro, de nuevo podría morir en uno de esos pares de rango.
A la cuestión del comercio aleatorio 0-Expectativa: Mi creencia es que el mercado es aleatorio un alto porcentaje del tiempo. Los efectos de su naturaleza no aleatoria se realizan principalmente en una escala de tiempo más grande. Sin embargo, es dentro de los marcos de tiempo más pequeños donde la mayoría de nuestros Bankrolls deben capear el temporal. Además, el trading no es un proceso estático como un juego de cartas o de ajedrez en el que los algoritmos podrían explotar (con un grado de certeza estadístico) porque todas las variables conocidas son visibles. El análisis técnico y los gráficos de precios sólo muestran una dimensión de los mercados. Los aspectos fundamentales y emocionales no son visibles. Uno puede calcular todas las variables e incluso las emociones (si cree que también se reflejan en el precio) hasta el momento en que coloca la orden. Pero después, la operación queda a merced de los nuevos movimientos de los precios. Creo que un sistema de este tipo permite ajustarse al antes y al después dentro de un mercado que cambia aleatoriamente.
En conclusión: ¿Ha descifrado Zzuegg el código del sistema de 7 Bits Anti-Grid usando Hedging? Bueno, esperaremos y veremos.
Saludos. -Zen-
Tienes razón ubzen, el sistema funciona también con lotes constantes, pero se recupera muy lentamente después de las fases de oscilación para que el beneficio decaiga. Incluso podría parecer más seguro, no creo que sea. Recuperar rápidamente después de un período de oscilación, en el mejor de los casos tan pronto como se produce la ruptura es una buena manera de no caer en el siguiente período de oscilación sin bloquear el beneficio.
To the issue of Draw-Down & 20k Bankroll. I think even Zzuegg realizes that his system requires a much bigger investment capital than typical. The relative draw-down will get lower and lower when ever the stating capital is Increased. I just wanted to point out the importance of comparing apples to apples.
En la prueba de 20k he utilizado mi cuenta real. Lo que significa que el lotisze mínimo es 0.1, si encuentras un broker (y hay muchos, incluso ECN's) que te permita operar con 0.01 el bankroll sólo sería de 2k. Sigue siendo alto para lotes tan pequeños pero asequible.
Un stickt antigrid requeriría abrir una posición en ambas direcciones después de un movimiento de X pip. La principal diferencia entre un antigrid y un grid es que en el primero se establece un stoploss y en el segundo un takeprofit. Hay pros y contras de la cobertura, como he dicho el mismo sistema también se puede implementar en una forma de no cobertura, pero la codificación es mucho más fácil con. La antigrida de 7Bits funciona bien, (pero si no recuerdo mal tambien vende y compra simultaneamente, hace mucho tiempo) pero necesitas definir criterios de salida, si fallas la salida toda la antigrida va en tu contra. Esto requeriría un indicador. Como no quiero estrictamente ningún indicador, necesitaba encontrar otra manera de automatizar esto. La principal adición a la antigrid estricta es que el sistema bloquea incluso algunos de los beneficios si el mercado va en contra de la posición neta. (no mucho, pero al menos algunos pips). El "gran" drawdown sigue siendo un problema, evitar sólo unas pocas operaciones en las fases de oscilación no sólo disminuiría el drawdown, sino que también aumentaría el beneficio ya que la recuperación ocurriría más rápido. Desafortunadamente, actualmente no sé cómo hacer sin depender de los indicadores.
También MT5 backtests multidivisa parece más difícil que tought. :(
Por cierto, he invertido el sistema para ver si estoy explotando cualquier estrategia de apuestas o truely la naturaleza de los mercados de tendencia, y el sistema invertido falló todo el tiempo, el tiempo de inicio no importa. Esto nos lleva a la conclusión de que aunque se incluya algún pequeño sistema progresivo estoy explotando el hecho de que los mercados tienden.
@ubzen, en realidad, ¡la "cobertura" no proporciona exactamente ninguna ventaja ni rentabilidad! Es simplemente una forma conveniente de mantener abiertas las órdenes de stop y take profit. No hay ninguna otra ventaja en tener dos posiciones abiertas en direcciones opuestas al mismo tiempo en el mismo broker (porque el patrimonio de la cuenta cambia precisamente de la misma manera que si tuvieras la posición neta). En algunos casos, la cobertura puede aumentar los costes del spread (cada vez que se abren y cierran posiciones opuestas esencialmente al mismo tiempo). Por supuesto, con un poco más de problemas, puede producir los mismos resultados que cualquier sistema con cobertura, simplemente asegurándose de tener las mismas posiciones netas en todo momento y las mismas órdenes stop y limitadas abiertas (como órdenes gestionadas por separado, no OCOs adjuntas a una posición).
Pensé que mi respuesta sobre el número de operaciones estadísticamente válido era lo que necesitabas. Para verlo de una manera ligeramente diferente, siempre que se tiene una muestra de operaciones, se tiene incertidumbre en el rendimiento subyacente (en contraposición al rendimiento de la muestra), que disminuye con el tamaño de la muestra. Puedes encontrar cosas como un intervalo de confianza del 95% en el rendimiento utilizando la técnica que he descrito. La única razón por la que necesitas más operaciones cuando el factor de beneficio es bajo es que necesitas hacer el intervalo más pequeño para estar seguro de que eres rentable. Por supuesto, la incertidumbre disminuye con la raíz cuadrada del número de operaciones.
En cuanto a las reflexiones sobre lo que hace rentable una estrategia, ten en cuenta esta cosa trivial. Una parte del tiempo tienes una posición larga, otra parte tienes una posición corta. Para que sea rentable, el mercado tiene que moverse en la misma dirección que tus operaciones más de lo que va en la dirección equivocada (con ponderación si el tamaño de la posición varía). Por lo tanto, es necesario predecir la dirección del mercado para obtener beneficios (es decir, estar largo cuando va a subir, estar corto cuando va a bajar), por muy complicado que sea su sistema. :)
@zzuegg, ¿cuáles eran los datos rojos, verdes y azules de tu gráfico publicado el 2011.08.08 21:19?
Me sigue sorprendiendo enormemente que la línea de la renta variable apenas pueda tener bajadas, pero siga subiendo tanto en todo el periodo. ¿Puedes indicar más o menos qué es lo que provoca esto en el sistema? El antigrid que he mirado de 7bit parece muy diferente (y ni de lejos tan bueno), al menos conmigo poniendo números aleatorios. [Además, la línea de equilibrio sólo se dirige hacia el sur hasta el final del período de prueba, lo que parece un poco extraño.
@Zzuegg:
7Bits antigrid funciona bien, (pero si no recuerdo mal también vende y compra simultáneamente, hace tiempo): Sí, tal vez hace mucho tiempo, cuando él estaba experimentando. Por su declaración aquí: "las posiciones opuestas, por supuesto, se cerrará de inmediato, pensé que esto era evidente? ¿Por qué querría estar largo y corto en el mismo instrumento al mismo tiempo?". La versión final del sistema Snowball como mt5 simplemente no lo permitiría. Pero estoy de acuerdo, es más fácil codificar con el hedge ya que tendrás acceso a toda la información almacenada en las órdenes sin tener que usar global_variables u órdenes ficticias.
Además los backtests de MT5 multidivisa parecen más complicados de lo previsto :(: Si? lol, enseñé que te diera de comer a los lobos primero. De todos modos, si usted todavía está tratando de obtener algunas ideas en cuanto a cómo se llevará a cabo en multi-divisas sin utilizar mt5, sigo recomendando la herramienta descrita anteriormente. Puede fusionar múltiples archivos de informes para mostrar los efectos de la equidad. 1) el problema con este enfoque es, si usted está utilizando el porcentaje de la equidad para determinar algo como (riesgo / recompensa, por ejemplo), entonces este enfoque sería engañoso. 2) Esta solución no puede mirar lo que está sucediendo en el ejemplo, EUR/USD para determinar el resultado de EUR/GBP.
El "gran" drawdown sigue siendo un problema, evitando sólo algunas operaciones en las fases de oscilación..: Bueno, fiel al sistema, puedes intentar usar Order_OpenPrices para determinar el rango. Sin embargo, en mis pruebas, por muchas veces que te ayude, también te perjudica. Aquí tienes un código de ejemplo.
@zzuegg, ¿cuáles fueron los datos rojo verde y azul en su gráfico publicado en 2011.08.08 21:19?
Me sigue sorprendiendo totalmente que la línea de la renta variable apenas pueda tener bajadas, pero que siga subiendo tanto en todo el periodo. ¿Puedes indicar más o menos qué es lo que causa esto en el sistema? El antigrid que he mirado de 7bit parece muy diferente (y ni de lejos tan bueno), al menos conmigo poniendo números aleatorios. [Además, la línea de equilibrio sólo se dirige hacia el sur hasta el final del período de prueba, lo que parece un poco extraño.
La equidad va hacia abajo, el gráfico publicado en 08.08 es la equidad verdadera registrada mostrando el pico (azul) la equidad actual sobre una base diaria (alta / baja) y en rojo la reducción máxima. Que era 28,algo por ciento ..
Mañana escribiré más.