Une question sur la façon de gagner de l'argent sur le marché FOREX - page 11

 
C-4:

Bien. En particulier les exigences de normalité. Comment compterez-vous sur la même erreur s'il s'agit uniquement de la température moyenne de l'étage ?
L'exigence de normalité est votre exigence, et il n'y a pas d'exigence du tout.
 
mql_5:

À mon avis, la première chose à faire est de ne pas optimiser du tout les EA.

Deuxièmement, nous devons être sceptiques à l'égard du testeur de stratégie (comme mentionné précédemment).

Troisièmement, le trading en DC n'est qu'un entraînement ou un test de stratégie dans des conditions proches de la réalité, mais qui ne sont pas réelles.

Quatrièmement, il est préférable de traiter avec des courtiers, qui ont accès à la bourse (ici, je n'ai pas révélé l'Amérique).

J'ai enfin vu un compagnon d'armes.
 
faa1947:
Pas de problème. Test et basta. Pas d'ACF, pas de prévisions. S'il y a ACF, il y a peut-être un SB avec dérive, on peut bricoler. Et si c'est juste ACF, alors le marché est prévisible et s'il échoue, alors nous ne savons pas comment.

Ce qui me plaît ici, c'est que nous avons un modèle dont les propriétés ne nous sont connues que théoriquement et un marché inconnu, dont une petite fraction des propriétés est censée être exploitée par ce modèle. On ne sait pas si ces propriétés existent ou non. La nature des prix du marché n'est pas non plus tout à fait claire. Il y a trop d'incertitudes. Remplaçons le marché SB - maintenant toutes ses caractéristiques nous sont connues à l'avance. Testons le modèle sur celui-ci - oui, le modèle ne se comporte pas comme l'exige le SB - et il n'y a qu'une seule explication, c'est le modèle lui-même, l'inexactitude ou l'erreur ne peut se trouver que là et nulle part ailleurs. Nous le corrigeons. Nous voyons le résultat. Il correspond aux exigences du SB - bon, le modèle correspond au moins à lui-même. Exécutez le modèle sur des rangs réels. Comparez les résultats : il y a une différence qui doit être corrigée. Analysez la différence, voyez comment vous pouvez en tirer profit, améliorez le modèle dans le sens d'une augmentation de la différence entre le SB et les rangs réels.
 

C-4:

Je ne nie pas l'AT et je ne me lance pas dans le bavardage. Je parlais seulement de l'applicabilité de TA spécifiques et même plus largement, de tout
modèle qui tente de prédire le marché. Si un modèle fait une prédiction alors qu'elle est impossible en principe, pourquoi devrions-nous croire le modèle lorsque la prédiction est possible mais non garantie ? Vous vous trompez. Posez-vous la question suivante : comment s'ensuit-il qu'une prévision est "fondamentalement impossible " ? La réponse est : cela ne découle que des préjugés. "Cela ne peut pas être, parce que cela ne peut jamais être" ;)

Et gardez à l'esprit que le concept même de "prédiction" a différentes interprétations ;)

 
C-4:

Je ne nie pas l'AT, et je ne m'engage pas dans un bavardage inutile. Je n'ai parlé que de l'applicabilité de certains TA et même, dans une plus large mesure, de tout modèle qui tente de prédire le marché. Si un modèle fait des prévisions là où elles sont en principe impossibles, pourquoi devrions-nous croire le modèle là où les prévisions sont possibles mais non garanties ?


c'est exactement du bavardage. Le flux de la conscience :

1. où et pourquoi la prédiction est-elle fondamentalement impossible ? Sur quoi repose cette conclusion ?

2) Dans tous les systèmes stochastiques, la prédiction est possible, mais pas garantie. Ce ne sont pas des systèmes déterministes !

Ne jouez pas avec les détails et n'entrez pas dans la science générale - elle ne vous appartient pas. Concentrez-vous sur ce qui est important - certaines méthodes d'AT sont donc applicables et d'autres inutiles ? Lesquelles ?

Tous les modèles prédictifs du marché sont inutiles ? Alors, que faut-il faire si ce n'est pas prévoir ?

Une question spécifique : que doit faire un modèle sur le marché pour réaliser un profit s'il ne prévoit pas de résultats ?

 
faa1947:
L'exigence de normalité est votre exigence, et il n'y a pas d'exigence du tout.
Cela fait longtemps que je n'ai rien exigé.
 
avtomat:
Vous vous trompez. Posez-vous la question suivante : comment s'ensuit-il qu'une prédiction est "fondamentalement impossible" ? La réponse est que cela découle uniquement des préjugés. "Cela ne peut pas être, parce que cela ne peut jamais être" ;)

Et n'oubliez pas que la notion même de "prédiction" a des interprétations différentes ;)


Cela découle du fait que nous préparons à dessein des données pour lesquelles une prédiction est fondamentalement impossible. Nous nous rendons dans un casino, enregistrons 1 000 lancers de billes - nous avons préparé les données. Si les zéros ou quoi que ce soit d'autre tombent plus souvent qu'ils ne le devraient, il n'y a qu'une seule raison : la roulette. Soit c'est tordu, soit c'est une fraude des fondateurs. Nous cherchons notre roue idéale - nous la trouvons, nous essayons de faire une prédiction sur elle - cela ne fonctionne pas. Nous avons placé notre système sur cette roue, si elle se met à jouer, cela signifie qu'elle voit des modèles là où il n'y en a pas, ce qui signifie que ce qu'elle voit n'est pas unique et caractéristique non seulement d'un processus non aléatoire, mais de tout ce qui peut être représenté sous forme de graphique, et donc que cela ne peut pas être quelque chose que nous pouvons identifier et utiliser et donc gagner de l'argent.

 
C-4:


Il s'ensuit que nous préparons à dessein des données pour lesquelles la prédiction est fondamentalement impossible. Nous allons au casino, nous enregistrons 1 000 lancers de billes - nous avons préparé les données. Si le zéro ou quoi que ce soit d'autre tombe plus souvent qu'il ne le devrait, il n'y a qu'une seule raison à cela : la roulette. Soit c'est tordu, soit c'est une fraude des fondateurs. Nous cherchons notre roue idéale - nous la trouvons, nous essayons de faire une prédiction sur elle - cela ne fonctionne pas. Nous avons placé notre système sur cette roue, si elle s'assied pour jouer, cela signifie qu'elle voit un modèle là où il n'y en a pas, ce qui signifie que ce qu'elle voit n'est pas unique et caractéristique non seulement d'un processus non aléatoire, mais de tout ce qui peut être représenté sous forme de graphique, et donc que cela ne peut pas être quelque chose que nous pouvons identifier et utiliser et donc gagner de l'argent.

Qu'est-ce qu'un casino a à voir avec ça ? Une telle comparaison n'est pas justifiée.
 
avtomat:
Qu'est-ce qu'un casino a à voir avec... ? Une telle comparaison est erronée.

Je ne compare pas les marchés avec les casinos. Je ne dis pas que les marchés = les casinos, en fait je sais qu'ils ne le font pas. Mais si ce n'est pas vrai, alors nous avons besoin de méthodes capables de le prouver, d'identifier la différence entre les deux et de construire un modèle de trading qui génère des profits sur la base de cette différence. Si la méthode censée être rentable ne peut même pas distinguer les casinos des non-casinos, comment va-t-elle faire des bénéfices ? Où est la garantie qu'il ne s'assiéra pas par erreur à la table de roulette plutôt qu'à la presse à billets ?

Au fait, vous avez dit que vous m'aideriez à mettre Hearst au pas. Ça fait un moment. J'ai peur de devoir m'adresser à des économètres, mais je n'en ai pas envie - j'ai du mal à communiquer avec eux et très peu de personnes s'intéressent à ce sujet.

 
C-4: Remplacer le marché par le SB - nous connaissons désormais toutes ses caractéristiques à l'avance. Nous testons le modèle sur celui-ci : oui, le modèle ne se comporte pas comme l'exige le SB - et il n'y a qu'une seule explication, c'est le modèle lui-même, l'inexactitude ou l'erreur ne peut se trouver que dans celui-ci et nulle part ailleurs. Nous le corrigeons. Nous voyons le résultat. Il correspond aux exigences du SB - bon, le modèle correspond au moins à lui-même. Exécutez le modèle sur des rangs réels. Comparez les résultats : il y a une différence qui doit être corrigée. Analysez la différence, voyez comment elle peut être profitable, améliorez le modèle dans le sens d'une augmentation de la différence entre la série précédente et la série réelle.
Souvent, dans mes systèmes, je nourris les SB avec une distribution gaussienne des retours pour voir s'ils voient des poissons dans les SB. Si certains le font, le système est mort.