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la dimensione del campione potrebbe avere un impatto?
Il volume del campione è sufficiente.
E c'è anche lo stato di "tensione limite delle corde" - non c'è praticamente nessuna variazione.
Forse questo è lo stato che hai catturato?
Se si integra la seconda serie - l'ultimo valore è circa il 20% dell'ultimo valore del prezzo. Penso che se non ci fosse praticamente nessuna dispersione, il contributo di questa serie sarebbe minore.
Quali sono i dati?
eurusd, tutta la storia che avevo nel terminale
Gente, sto per saltare un po' fuori tema qui, eh?
Sono in vena di festeggiare il terzo giorno, vorrei capirlo (ho già quello che di solito non riesco a capire, quindi sono a posto :))
In breve, diciamo che abbiamo in qualche modo determinato l'algoritmo esatto, con cui la società di brokeraggio filtra (in senso lato) le quotazioni. Questo fatto notevole può essere usato in una situazione reale a scopo di lucro? La mia testa è già rotta...
No, no, non andare fuori tema, alsu. Faresti meglio a cercare nel forum, l'argomento viene fuori regolarmente.
Не-не, не надо не в тему, alsu. Поищи лучше на форуме, тема поднимается регулярно.
È meglio che lo risolva io stesso, non sono corso al negozio per niente :))
No, no, non andare fuori tema, alsu. Faresti meglio a cercare nel forum, l'argomento viene fuori regolarmente.
Questo è quello che hai detto tu. Ma ora che l'hai detto, andiamo fuori tema. :-)))
Оба распределения скошены в сторону положительных значений.
Si tratta di una conseguenza della tendenza globale nel periodo di "segnalazione" o ci sono stati dei ritorni che non sono rientrati né nel primo né nel secondo campione?
Il modello Wege-Easing mi sembra curioso prima di tutto perché assegna un certo significato "fisico" ai suoi parametri, cioè si può provare a modellarli con informazioni aggiuntive. Ma è asimmetrico rispetto ai movimenti verso l'alto e verso il basso, non è confuso? Sembra (aggiustato per l'inflazione dei titoli) che i mercati siano piuttosto simmetrici in questo senso.
Разбиение по контексту в общем случае м.б. по реальным торговым моделям. Но тут дело вот в чем. Я пришел к разбиение по микроконтексту, который должен быть а) общей основой, кирпичиком для идентификаций/анализа/прогноза всего остального, а следовательно б) содержать в себе достаточную для этого информацию о рынке, и в) основан на относительно устоявшемся (квазистационарным) процессе.
Sembra che qui possiamo identificare il microcontesto con il parametro di stato, cioè coincide piuttosto con l'approccio di Yuri.
Vediamo che viene avanzata l'ipotesi che la divisione in contesti per una caratteristica particolare (o un insieme di esse) permetterà di rendere positivo il payoff atteso. E poi questa ipotesi viene testata nel trading in tempo reale (o la sua imitazione sulla storia).
Il secondo approccio, che ho cercato di formulare in questo thread, è che prima rompiamo la storia in contesti utilizzando un algoritmo preselezionato per ottenere segnali di trading. Poi dividiamo l'insieme risultante dei contesti in due (o più) sottoinsiemi (tipi di contesto), ognuno dei quali sarà associato a una o un'altra tattica di trading (strategia). Poi cerchiamo di trovare un algoritmo per riconoscere i tipi di contesto in tempo reale. Si fa come nel primo caso, facendo ipotesi sull'effetto di certi parametri di stato sul risultato e testandoli. In termini di reti neurali, formiamo effettivamente dei campioni di allenamento "buoni" e "cattivi". Anche se naturalmente NS è solo uno dei possibili approcci al compito.
In questi termini nel primo approccio le operazioni di selezione e riconoscimento semplicemente coincidono.
Il primo approccio sembra meno obiettivo, cioè il secondo è più adatto per minimizzare i rischi e massimizzare il profitto. In primo luogo, a causa dell'algoritmo di separazione del contesto orientato al profitto, e in secondo luogo, a causa della possibilità di applicare metodi di ottimizzazione matematica. Mentre il primo nella sua forma pura non dovrebbe essere soggetto ad alcuna ottimizzazione. IMHO, naturalmente.
Tuttavia, a questo proposito vorrei richiamare l'attenzione sull'assunto di Avals: qualsiasi tentativo di separare "oggettivamente" i contesti a causa di alti livelli di rumore è destinato a fallire (o a diventare una misura). La formulazione non sembra corrispondere a quella dell'autore, che corregga se qualcosa è sbagliato.
Fortunatamente nel secondo schema c'è anche un elemento di soggettività, tutti ci sperano :) . D'altra parte, anche nel primo c'è una tentazione di "miglioramento" attraverso l'ottimizzazione o l'aggiunta di parametri (e l'ottimizzazione di nuovo). Il che, di fatto, avvicina questo approccio al secondo, almeno per quanto riguarda i rastrelli e le trappole.
P.S. Yury, sicuramente ho cercato in questo post di confondere i lettori in modo totale o parziale sul tuo approccio, forse lo formulerai brevemente tu stesso (se possibile, non a scapito della correttezza)?
Пожалуй пока народ где-то ходит можно ещё пофилософствовать :)
Benvenuti! )))
Sembra che qui possiamo identificare il microcontesto con il parametro di stato, cioè, coincide piuttosto con l'approccio di Yuri.
Vediamo che abbiamo avanzato l'ipotesi che la divisione in contesti per una caratteristica particolare (o i loro insiemi) permetterà di rendere positiva l'aspettativa di vincita (profitto). E poi questa ipotesi viene testata nel trading in tempo reale (o la sua imitazione sulla storia).
E lo è davvero. Ecco un semplice controllo su una fila formata da una ZZ banale.
Il secondo approccio che ho cercato di formulare in questo argomento è quando prima rompiamo la storia in contesti utilizzando un algoritmo selezionato in via preliminare per ottenere segnali di trading.
Questo è un argomento a parte - è un approccio molto interessante! Bene a mycrocontact ha ... ha sicuramente qualcosa a che fare con questo!
Poi dividiamo l'insieme risultante dei contesti in due (o più) sottoinsiemi (tipi di contesto), ognuno dei quali sarà associato a una particolare tattica di trading (strategia). Poi cerchiamo di trovare un algoritmo per riconoscere i tipi di contesto in tempo reale. Si fa come nel primo caso, facendo ipotesi sull'effetto di certi parametri di stato sul risultato e testandoli. In termini di reti neurali, formiamo effettivamente dei campioni di allenamento "buoni" e "cattivi". Anche se naturalmente NS è solo uno dei possibili approcci al problema.
In questi termini, nel primo approccio, le operazioni di selezione e riconoscimento sono semplicemente le stesse.
Sì. I metodi sono un'altra cosa. La cosa principale è: per cosa?
Il primo approccio sembra meno obiettivo, cioè il secondo è più adatto alla minimizzazione del rischio e alla massimizzazione del profitto. In primo luogo, a causa dell'algoritmo di separazione del contesto orientato al profitto, e in secondo luogo, a causa della possibilità di applicare metodi di ottimizzazione matematica. Mentre il primo nella sua forma pura non dovrebbe essere soggetto ad alcuna ottimizzazione. IMHO, naturalmente.
Certo che non dovrei. Perché dovrei? "O non sono un grande scrittore russo? ))) In tutta serietà, le basi, per definizione, non dovrebbero essere "varianti".
Tuttavia, a questo proposito vorrei richiamare l'attenzione sull'assunto di Avals: qualsiasi tentativo di separare "oggettivamente" i contesti a causa di alti livelli di rumore è destinato a fallire (o a diventare una misura). La formulazione non sembra corrispondere a quella dell'autore, che corregga se qualcosa è sbagliato.
Quindi siamo d'accordo che sono soldi per noi. Cos'è questo rumore? Misurate semplicemente i vostri profitti in base alla vostra comprensione di esso. Naturalmente, non c'è bisogno di eccitarsi - è chiaro cosa aspettarsi dal mercato.
Fortunatamente, il secondo schema ha anche un elemento di soggettivismo, tutta la speranza è in esso :) . D'altra parte, anche nel primo c'è la tentazione di "migliorarlo" attraverso l'ottimizzazione o l'aggiunta di parametri (e l'ottimizzazione di nuovo). Il che, in effetti, avvicina questo approccio al secondo, almeno per quanto riguarda i rastrelli e le trappole.
Giusto, è normale.
Так мы же договорились, что для нас деньги. Какой шум? Вы просто меряете свой профит сообразно вашему о нем представлению. Ессно, завираться не надо - понятно, что ждать от рынка.
Sembra che io abbia esagerato nella mia ricerca di brevità. La mia comprensione dell'assunto di Avals è che facendo ipotesi "soggettive" usiamo la nostra comprensione del funzionamento del mercato, cioè informazioni esterne. In sostanza si va oltre l'AT (ecco, sei il primo ad usare il termine :) ). Questo dà un ulteriore filtro, senza l'applicazione del quale non vedremo altro che rumore nel mercato.
Continuando con l'idea delle coordinate possibili.
Mi sembra che se li usi, ci sono nove possibili valutazioni del contesto.
Zero - inequivocabilmente "seduto sulla barricata". ;)
"fase"... ;)