L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 160
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Il 10% è il carico del deposito.
Se hai un deposito di 1.000 dollari, lo carichi del 10% - apri un trade per 100 dollari.
Ora, ATTENZIONE, a seconda della leva fornita dal tuo broker/allenatore puoi comprare diversi lotti - $10.000 (1:100), $5.000 (1:50), $20.000 (1:200).
P.S. fuckerbaby........
Mmmmm, sento che presto ci sarà una "svolta" e tutto si ridurrà a "giocare per tutto con un aumento del deposito e raddoppiare quando si perde" hee-hee...
Per quanto riguarda i broker, possono avere una leva più alta, mentre quelli che seguono i trend possono avere una leva più piccola, ma difficilmente qualcuno, tranne un babbeo, rischierebbe più del 2-3% del capitale per un solo trade in un portafoglio, un portafoglio può avere centinaia di posizioni ed essere caricato per più di due terzi, ma anche in teoria non dovrebbero permettere di ritirare improvvisamente più del 10% del capitale, questa è una sciocchezza, questa è propaganda da cucine di scommesse, sull'"ottimizzazione del deposito" e stronzate simili
Grazie mille ma lo script non funziona come pensavo, i livelli sono ancora più bassi che con il primo metodo....
Ho pensato che non doveva essere legato ai prezzi della strada, ma fare qualcosa del genere
ma basta arrotondare la scala dei prezzi, ad esempio abbiamo un movimento minimo di 1 pip e facciamo un movimento minimo di diciamo 20 pip ma ogni movimento di 20 pip contiene la somma del volume che era all'interno di quei 20 pip..... Preferirei disegnarlo, altrimenti non ne capirei una parola.
Ecco il link alla figura.http://prntscr.com/ct8kgg
Ho provato 10 volte
Credo che SanSanych stesse chiedendo dell'equilibrio tra apprendimento e riqualificazione. Al link il tizio parla di idee interessanti su come farlo basandosi sulle probabilità bayesiane.
https://postnauka.ru/video/55303
Credo che SanSanych abbia chiesto dell'equilibrio tra apprendimento e riqualificazione. A questo link il tizio descrive idee interessanti su come farlo basandosi sulle probabilità bayesiane.
https://postnauka.ru/video/55303
Grazie, l'ho letto.
Penso che l'autore sia troppo ottimista.
Il problema del sovraapprendimento non è risolvibile in linea di principio. Il fatto è che il "sovraapprendimento" è un problema metodologico della scienza in quanto tale. Tutta la scienza mira a trovare alcune regolarità generalizzanti che, da un lato, descrivano bene un singolo fenomeno con una certa precisione, e, dall'altro, coprano una gamma abbastanza ampia di fenomeni simili.
Prendiamo la legge di gravitazione di Newton.
A livello domestico, funziona abbastanza accuratamente per una sfera d'acciaio, così come per tutti gli altri corpi compatti di materiali con un alto peso specifico. Ma per la lanugine di pioppo non funziona affatto.
Dov'è il confine di questa legge?
Per i modelli di apprendimento automatico applicati ai mercati finanziari, ho formulato un tale limite qui su questo thread: solo i predittori per la variabile obiettivo dovrebbero essere utilizzati che sono "rilevanti" per la variabile obiettivo. Si può applicare un approccio bayesiano al "rilevante"? Non lo so.
Ma noterò che la mia formulazione non è affatto una rivelazione. In statistica, la regola di base è: spazzatura dentro, spazzatura fuori. Ma il problema è che nel definire "avere una relazione" in statistica ci si basa sul concetto di "correlazione", che ha sempre un qualche significato. E non esiste una cosa come "nessuna correlazione". Ecco perché scrivo "avere una relazione", che deve necessariamente avere un significato di "nessuna relazione", e poi qualche gradazione qualitativa.
Tra i metodi più frequenti per affrontare l'overfitting nella modellazione delle macchine c'è il principio del coarsening, che può essere spiegato più chiaramente dall'esempio seguente.
Prendiamo un polinomio e, aumentando il suo grado, riduciamo l'errore di adattamento. Otteniamo un errore del 5%, per esempio. Poi si scarta l'ultimo termine del polinomio con la massima potenza - il modello è diventato più grossolano e l'errore è aumentato, ma questo polinomio può essere applicato in molti più casi.
Sono convinto che se i predittori di ingresso non sono prima ripuliti da quelli di rumore, cioè "irrilevanti" per la variabile obiettivo, il metodo di "coarsening" non funziona così bene come altri metodi che usano il concetto di "importanza" dei predittori. Gli algoritmi che calcolano "l'importanza" sulla base della frequenza di utilizzo di un predittore nell'adattamento del modello sono particolarmente cattivi.
Qual è il posto del metodo proposto nell'articolo per risolvere il problema che ho menzionato, non lo so.
...
Prendiamo la legge di gravitazione di Newton.
A livello domestico, funziona abbastanza accuratamente per una palla d'acciaio, e per tutti gli altri corpi compatti fatti di materiali con un alto peso specifico. Ma per la lanugine di pioppo non funziona affatto.
Dov'è il limite di questa legge?
...
Qui siede tale, su un forum, uno scrittore di scienza.
Dice frasi scientifiche. Quasi crede a se stesso.
E tutto perché "scrive" su un forum dove nessuno può contraddirlo.
Forum sbagliato. Non uno scientifico. E Newton non risponderà...
E tale "scrittore" dà vita a frasi come: "A livello domestico funziona piuttosto precisamente per una sfera d'acciaio e per tutti gli altri corpi compatti di materiali con un grande peso specifico. Ma non funziona affatto per il fuzz del pioppo".
Una parola: econometrista...
Una parola: econometrista...
STOPUFF
La legge di Newton non si applica alla lanugine del pioppo... Fanculo.
Salve. Newton si è ritirato, io sono per lui.
La legge di Newton non si applica alla lanugine del pioppo... ti verrà dato un bel colpo di spugna.
Leggete attentamente, per favore:
... A livello domestico... per la lanugine di pioppo non funziona affatto...
Una parola: econometrista...
Salve. Newton si è ritirato, io sono per lui.
Legga più attentamente, per favore:
Vedete, un aspirapolvere non è un livello domestico. O se si vive da qualche parte nello spazio, allora, naturalmente, sì, è un luogo comune.La legge funziona, anche per il fluff. Ma quando si guardano le cose "a livello nazionale", si ottiene quello che si ottiene....
E se vi dicessi che non esiste la "legge di Newton" in natura? Ed è solo una formula derivata per semplificare i calcoli. E con la frase "la legge di Newton funziona o non funziona", è implicito che questa formula può essere usata per calcolare qualche processo, o viceversa non può essere applicata a causa della complessità del problema e della natura caotica del mondo.
Supponiamo che ci sia una palla d'acciaio. Conoscendo la sua massa, si può determinare quanto velocemente cadrà, quanto velocemente arriverà a terra, ecc. Nel caso del fluff, tuttavia, ci sono così tante influenze su di esso che applicare le leggi di Newton non vi aiuterà a calcolare dove e quando il fluff cadrà. Anche se vi chiudete in una stanza senza vento in fondo all'oceano, anche qualsiasi attività sismica cambierà e la lanugine non cadrà dove l'avete calcolata. Anche un esperimento così complesso si trova già oltre i limiti dell'ordinarietà, ma non è ancora abbastanza preciso.
Il comportamento del fluff è un'analogia con il comportamento di un simbolo del forex trading. Si può fare un Expert Advisor con migliaia di formule, ma tutte descriveranno solo i fenomeni che si osservano in questo processo. Non capirete mai completamente i processi sottostanti, quindi qualsiasi formula accurata creerete, funzionerà solo in condizioni ideali, descrivendo solo i fenomeni osservati in precedenza. E infatti succederà qualcosa di inaspettato, e il mercato andrà contro tutte le vostre formule e farà fuori tutti i vostri stop.