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Ci sono così tanti EA sul mercato, anche alcuni da testare...
Vorrei sapere quali sono i più popolari. Vorremmo testarli.
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Chi usa quali Expert Advisors?
La risposta a questa domanda è ovvia: ognuno usa l'Expert Advisor che capisce di più.
In altre parole, non si tratta di sapere se un EA è buono o cattivo, ma da dove crescono le mani e la testa dell'utente.
Io, per esempio, non posso ballare, il che significa che il mio scroto me lo impedisce sistematicamente. Ma questo non significa che la coreografia fa schifo, significa che sono un ballerino schifoso.
È lo stesso nell'algotrading. Non ci sono cattivi consiglieri, ma ci sono ballerini di merda.
I principianti, cioè coloro che non hanno alcuna competenza in materia di trading non solo automatico, ma anche manuale, preferiscono utilizzare Expert Advisors con martin. La ragione è semplice: il saldo sembra crescere sistematicamente e automaticamente, mentre la probabilità di perdite sembra trascurabile. E va avanti fino a quando diventa chiaro che una probabilità trascurabile può cancellare un grande deposito trascurabile ed è ovviamente sciocco trascurare questa piccola probabilità. E questo processo non può essere controllato dalla presenza di martin nell'algoritmo, perché martin non fornisce alcuna gestione del rischio, lasciando che la questione vada alla deriva.
Così, calpestando un rastrello, la competenza aumenta gradualmente, e si capisce che il rischio è anche possibile da gestire, ma bisogna sapere come farlo. A questo punto, inizia la ricerca di informazioni sulla gestione del rischio. E, l'arsenale degli algotraders si allargherà per includere affidabili, ma comunque più affidabili e, ciò che è più importante, controllabili (cioè, controllabili). Ora, l'algotrading non è più una dipendenza da gioco, ma qualcosa di più significativo.
Naturalmente, i trader più avanzati, a causa della loro scarsa competenza, credono ancora che "più semplice è l'Expert Advisor, meglio è". Ma in realtà non è così. Più semplice è l'algoritmo dell'Expert Advisor, più comprensibile è per una persona semianalfabeta, e non perché sia migliore. I semplici Expert Advisors sono solitamente divisi in due categorie elementari: trend following e counter-trending. Questo porta alla dipendenza perché se impostiamo un Expert Advisor trend following e le tendenze prevalgono, ne trarremo profitto. Ma in caso di prevalenza delle tendenze laterali, le perdite sono inevitabili.
Ma avendo imparato sui propri errori, l'algotrader arriva al punto in cui ci sono più indipendenti dalle tendenze del mercato. Ma non sono così semplici come quelli che il programmatore ha usato finora e quindi è necessaria una competenza supplementare per configurarli. Di nuovo si inizia la ricerca di informazioni per colmare le lacune di questa stessa competenza.
E così via.
Naturalmente, l'algotrader più avanzato, a causa della sua scarsa competenza, crede ancora che "più semplice è l'Expert Advisor, meglio è". Ma in realtà non è così. Più semplice è l'algoritmo dell'Expert Advisor, più comprensibile è per una persona semianalfabeta, e non perché sia migliore.
Hmmm... E pensavo che i semplici Expert Advisors (o meglio, non Expert Advisors, ma TS) fossero migliori perché hanno meno gradi di libertà e sono meno inclini al "tweaking alla curva".
Quando sembra, uno deve essere battezzato © Proverbio popolare
Tale ipotesi, cioè che la supposta ridondanza dei gradi di libertà porterà "necessariamente" a una bassa generalizzabilità, è affermata nella Teoria del riconoscimento dei modelli di V. Vapnik, A. Chervonenkis.
Infatti, una tale teoria è sbagliata in linea di principio.
Se si vuole approssimare dei dati "puliti", per esempio dati in forma tabellare con un piccolo errore, per esempio un'onda sinusoidale, la curva sarà liscia. In questo caso, meglio l'algoritmo si adatta alla curva, meglio è.
Se i dati del campione sono "sporchi", anche i risultati saranno "sporchi". La spazzatura in entrata è spazzatura in uscita.
Un'altra cosa è che non c'è bisogno di approssimare funzioni di tabelle pure nelle aree di applicazione. Il più delle volte è necessario approssimare i risultati degli esperimenti. Ma non c'è nessuna curva lì, ma un insieme di punti sparsi caoticamente e ammassati insieme nei posti dove la curva dovrebbe essere. Nessuno vieta di sezionare, cioè di pre-morbidire questi punti molto sparsi in una curva utilizzando qualche algoritmo adatto a questo scopo prima di aggiungerli agli input. Cioè pre-pulire la spazzatura e non darla in pasto agli ingressi. E poi grandi gradi di libertà dell'algoritmo non solo impediranno un'approssimazione più accurata, ma contribuiranno solo ad essa.
Leonardo da Vinci: "La semplicità è la cosa più difficile del mondo; è il limite ultimo dell'esperienza e lo sforzo finale del genio.
Anch'io ho pensato che se il risultato è ottenuto con mezzi semplici, è il più alto grado di artigianato. Peccato che entrambi abbiamo sbagliato).Hmm... Pensavo che gli EA semplici (o meglio, non gli EA, ma i TS) fossero migliori perché hanno meno gradi di libertà e sono meno inclini a "modificare la curva".
Sceglierei gli EA che hanno un monitoraggio o dei segnali. Si può inserire qualsiasi cosa in un tester. E per quanto riguarda la semplicità, cosa preferiresti per la mobilità, un semplice scooter o un'auto complicata ma efficiente? :))