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Se la funzione obiettivo è nota, l'ottimizzazione è banale - cambiare gli argomenti in modo tale da ottenere il valore desiderato della funzione. E se è sconosciuto? È stato giustamente detto prima che un esempio di una funzione "sconosciuta" di questo tipo è quella casuale. Sembra banale ed elementare, ma perché stiamo parlando di ottimizzazione su una funzione sconosciuta - il mercato? È impossibile dalla definizione di ottimizzazione.
Penso che tu sia confuso:)
La "funzione obiettivo" non è un modello del processo stocastico stesso, che darebbe una previsione accurata. È semplicemente una delle statistiche come la redditività MO. "Ottimizzare" è trovare un estremo di una funzione su una data funzione obiettivo, per certi argomenti, con un numero minimo di calcoli, cioè ridurre l'enumerazione NP a quadratica o addirittura lineare rispetto al numero di argomenti.
A parole può essere semplice, ma in realtà la matematica non è meno complicata di quella di chi padroneggia la nuova teoria delle stringhe, o come ha detto qualcuno sopra, analizza i dati provenienti dall'LHC.
E questo non è solo per commerciare, ma per fare profitti estremamente osceni da questo commercio. Anche una scimmia può semplicemente commerciare, e sono sicuro che può essere addestrata.
Penso che tu sia confuso :)
La "funzione obiettivo" non è un modello del processo stocastico stesso, che darebbe una previsione accurata. È semplicemente una delle statistiche come la redditività MO. "Ottimizzare" è trovare un estremo di un funzionale su una data funzione obiettivo, per certi argomenti, con il minor numero possibile di calcoli, cioè ridurre l'enumerazione NP a quadratica o addirittura lineare rispetto al numero di argomenti.
A parole può essere semplice, ma in realtà la matematica non è meno complicata di quella di chi padroneggia la nuova teoria delle stringhe, o come ha detto qualcuno sopra, analizza i dati provenienti dall'LHC.
E questo non è solo per commerciare, ma per fare profitti estremamente osceni da questo commercio. Anche una scimmia può semplicemente commerciare, sono sicuro che può essere addestrata.
:О
Grazie signori per tante idee e opinioni interessanti!
Ora suggerisco di spostare la conversazione su un piano quantitativo.
Supponiamo che ci sia una strategia con un parametro. Un semplice test (1 - 1000) con 2 anni di barre di minuti mostra la seguente curva di redditività ( somma(PnL)/somma(abs(PnL)) )
Cioè, ogni punto è il MO medio per 2 anni.
Secondo voi, quali punti (valore del parametro) dovrebbero essere selezionati per il prograding? Per semplicità, si può indicare direttamente nell'immagine, con una freccia o con un cerchio.
Poi vi dirò a quale conclusione sono arrivato.
Quali luoghi pensate che debbano essere scelti per il pro-commercio?
Nessuna, poiché non ci sono informazioni sui rischi della strategia.
Sì, infatti, che sia Sharpe piuttosto che MO, o MO/SCO allora.
Sì, infatti, che sia Sharpe piuttosto che MO, o MO/SCO allora.
Poi vi dirò cosa ho concluso.