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Sembra che io abbia esagerato nella mia ricerca di brevità. La mia comprensione dell'assunto di Avals è che nel fare 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 applicare il quale non vedremo altro che rumore nel mercato.
Sì, è quello che intendevo. L'ipotesi nulla è il motivo per cui il sistema fa soldi sul mercato. Allora la risposta alla domanda quando guadagna è logicamente legata alla precedente. Il contesto è la risposta alla domanda quando il sistema guadagna. Se non c'è un livello zero, allora il sistema è uno sciamanesimo con alcuni derivati dal prezzo e l'adattamento alla storia o alla sconosciuta "fase di mercato". Anche se funzionasse davvero, non è chiaro perché funziona e quando e cosa dovrebbe essere regolato per continuare a funzionare e quando non dovrebbe funzionare affatto.
есть только один алгоритм, который формирует все фазовое пространство, которое, в свою очередь, определяется параметризацией рынка. Этот алгоритм является следствием не моих или твоих представлений о контексте, а указанием (если хочешь - прямым) всех точек истории, в которых должны приниматься торговые решения. То есть здесь рулит именно принцип наибольшего (с точки зрения создателя ТС) профита. Эти точки отображаются в фазовом пространстве. Если они группируются, то получаются контекстные области - типы контекста. Сколько их получится заранее неизвестно.
Ancora la mia coscienza mi rode per la distorsione della posizione di Yuri. Cercando una breve formulazione della sua posizione, mi sono fermato al paragrafo citato sopra. Ora, permettetemi di ridurre la questione all'osso.
... c'è solo un algoritmo che forma l'intero spazio delle fasi, che a sua volta è determinato dalla parametrizzazione del mercato.
Questo algoritmo è una conseguenza non delle mie o vostre idee sul contesto, ma un'indicazione (se volete - diretta) di tutti i punti della storia, in cui le decisioni di trading dovrebbero essere prese. Cioè, è il principio del più grande (dal punto di vista del creatore del TS) profitto che regna qui.
Questi punti sono visualizzati nello spazio delle fasi. Se vengono raggruppati, allora otteniamo delle aree di contesto - tipi di contesto. Non si sa in anticipo quanti saranno.
Ora si tratta sicuramente di "imparare" dalla storia. Tuttavia, non c'è una serie di esempi negativi, solo i punti "buoni" sono visualizzati. Così, la questione della determinazione in tempo reale dei punti di ingresso è sospesa nell'aria, perché nulla vieta che i punti "cattivi" si trovino nelle stesse aree contestuali di quelli buoni. Infatti, nella mia esperienza, di solito è lì che finiscono :) .
Può non essere del tutto ovvio, ma è una caratteristica di classificazione molto importante - a causa dell'assenza di esempi negativi non è possibile alcuna ottimizzazione, solo la verifica delle ipotesi iniziali è possibile. Cioè, l'approccio descritto rientra di nuovo nel primo tipo.
Продолжая мысль о возможных координатах.
E gli assi? O è solo un'illustrazione di uno dei modi in cui l'umanità sa rappresentare le informazioni?
А что по осям? Или это просто иллюстрация одного из известных человечеству способов представления информации?
sono firmati.
E precedentemente definito.
Attraverso alcuni personaggi - l'osservatore "Byduge" e il "Cane che abbaia". ;)
Ma il problema è con quale tipo di induttore misurare ciascuno di essi.
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Se l'interesse per l'argomento continua, un po' più tardi, continuerò il ragionamento.
E saranno espresse ipotesi sul comportamento ottimale in ogni area.
они подписаны.
И ранее определены..
Ah, pensavo che le iscrizioni si riferissero a numeri e/o zone. Posso avere un link alle definizioni, le ho sicuramente perse.
leggere il ragionamento precedente.
Anche se questi sono personaggi ideali - i requisiti per le loro caratteristiche sono delineati.
È una conseguenza dell'andamento globale durante il periodo di "reporting" o ci sono stati dei ritorni che non sono rientrati né nel primo né nel secondo campione?
Una conseguenza della tendenza. Il buy-and-hold sta lavorando in positivo per quel periodo :)
I ritorni non sono stati buttati via o mancati.
Ma è asimmetrico ai movimenti su e giù, questo non vi confonde?
Характер движений вверх и вниз сам по себе разный.
Questo sembra essere il caso, ma potrebbe essere una conseguenza del contesto globale. Cioè, quando cambia dovrà cambiare eurusd in usdeur :)
P.S. Yuri, devo aver cercato di fuorviare i lettori in tutto o in parte di questo post sul tuo approccio, forse potresti formularlo brevemente tu stesso (se possibile, non a scapito della correttezza)?
Non esiste, non esiste. Mi sono già impegnato così tanto. Che senso ha ripetere tutto da capo? Chiunque voglia può semplicemente rileggere le nostre polemiche.
Ma riguardo al suo confronto tra due approcci, farò un paio di osservazioni.
Sembra che qui possiamo identificare il microcontesto con il parametro di stato, cioè coincide piuttosto con l'approccio di Yuri.
Vediamo che avanziamo un'ipotesi che la divisione in contesti per una caratteristica particolare (o un insieme di esse) permetterà di rendere positiva l'aspettativa di payoff. E poi questa ipotesi viene testata nel trading in tempo reale (o la sua imitazione sulla storia).
Aggiungerei: è possibile identificare il microcontesto con l'area dei valori dei parametri di stato. Per il resto, tutto è corretto. Tenendo conto di tutto ciò che è stato detto prima.
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 ottenuto di contesti in due (o più) sottoinsiemi (tipi di contesto), a ciascuno dei quali sarà assegnata 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 un possibile approccio al problema.
La cosa più interessante del tuo post. Ho osato farne alcuni estratti:
1. Scomponiamo prima la storia in contesti utilizzando un algoritmo preselezionato per ottenere segnali di trading.
2. dividiamo l'insieme di contesti ottenuto in due (o più) sottoinsiemi (tipi di contesto)
3. cerchiamo di trovare un algoritmo per riconoscere i tipi di contesto in tempo reale.
Cioè l'algoritmo per ottenere i segnali di trading - una cosa così altamente soggettiva che dipende interamente dalle nostre idee personali sulla strategia, i segnali e la procedura per ottenerli - diventa la base per la nostra separazione (di mani proprie) della storia in contesti. Poi li dividiamo in tipi. Dato che non vengono dati criteri oggettivi per questo, sembra anche essere basato sulle nostre percezioni/preferenze/intuizioni. E dopo tutto questo gigantesco lavoro dobbiamo lottare con la soluzione di un problema che abbiamo creato per noi stessi - come li riconosciamo ora?
In questi termini, nel primo approccio, le operazioni di selezione e di riconoscimento sono semplicemente le stesse.
Il primo approccio sembra meno obiettivo, cioè il secondo sembra più adatto a minimizzare i rischi e a massimizzare i profitti. 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.
Il primo approccio non può apparire meno oggettivo, perché semplicemente non esiste qualcosa di meno oggettivo. Non ho visto alcun motivo oggettivo nel secondo approccio descritto. In confronto, nel primo approccio del punto 1, l'atto creativo è la parametrizzazione dello spazio di fase. Se è adeguato alla complessità del sistema, allora il partizionamento dello spazio delle fasi in contesti e la loro classificazione sono ottenuti automaticamente. Quindi, nel primo approccio, non sono le "operazioni di selezione e riconoscimento" ma le operazioni di selezione e tipizzazione dei contesti che coincidono. E il riconoscimento del contesto in tempo reale (punto 3) è automatico. E non c'è bisogno di trovare un algoritmo speciale per questo. Così, tutto il primo approccio è costruito sull'adeguatezza della parametrizzazione. Non è un indicatore di obiettività del modello?
Ma il secondo approccio, purtroppo, ad ogni passo si ferma proprio a questo "noi". È l'obiettività?
Per quanto riguarda l'ottimizzazione, non sarei particolarmente felice. Sono sistemi modellati soggettivamente con un gran numero di parametri che forniscono le più ampie possibilità di ottimizzazione. In secondo luogo, l'uso del criterio di massimizzazione del profitto (tuttavia, non di una particolare strategia o algoritmo di trading, ma di un obiettivo) è la fonte stessa della formazione del contesto nel primo approccio. Il secondo non ha nessun vantaggio qui. Direi addirittura che, al contrario, è inferiore a causa della sua soggettività. E terzo, nel primo approccio ci saranno in ogni caso dei parametri che devono essere ottimizzati. Questo è stato a lungo dibattuto, quindi lasciatemi chiarire: la suddetta ottimizzazione sarà nella sua essenza personalizzata per un trader. Per esempio, sul loro orizzonte di trading, livello di rischio, MM. Dobbiamo escludere l'arbitraggio dove non appartiene. E il trading è un gioco umano, quindi ci sarà necessariamente un certo margine di arbitrarietà.
Tuttavia, vorrei sottolineare l'assunto di Avals a questo proposito: qualsiasi tentativo di separare "oggettivamente" i contesti a causa degli alti livelli di rumore è destinato a fallire (o a trasformarsi in una montatura). La formulazione non sembra coincidere con quella dell'autore, che corregga se qualcosa è sbagliato.
Per fortuna c'è un elemento di soggettivismo anche nel secondo schema, tutta la speranza per lui :) . D'altra parte, anche nel primo c'è la tentazione di "migliorarlo" attraverso l'ottimizzazione o aggiungendo parametri (e di nuovo, l'ottimizzazione). Il che, di fatto, avvicina questo approccio al secondo, almeno per quanto riguarda i rastrelli e le trappole.
Noterò solo una cosa. Nel primo approccio è possibile verificare l'efficacia dei diversi parametri separatamente. E, se un parametro si rivela inefficace, buttatelo via per sempre. È possibile, per esempio, controllare in questo modo tutti gli indicatori TA, sia quelli classici che quelli più recenti. Il lavoro, ovviamente, non è banale e di routine. Ma la diagnosi sì. Quindi il primo approccio non ha bisogno di aggiungere parametri. Ha solo bisogno di parametri, oggettivi e adeguati.
Chi l'ha fatto? :-)
Sì, beh, l'importante è che tu sia d'accordo con la classificazione.
Per quanto riguarda la soggettività del secondo approccio, penso che lei drammatizzi troppo la situazione. Abbiamo un criterio abbastanza oggettivo per l'algoritmo di acquisizione del segnale - il grado di vicinanza agli ingressi ideali. Possiamo semplicemente classificare un contesto come "buono" solo se i nostri input sono sufficientemente vicini a quelli ideali.
Il problema che ci creiamo da soli - beh, sì, ma almeno abbiamo input e output chiaramente definiti. Vedete, una volta ho passato un bel po' di tempo su ingressi perfetti a zig zag. E come risultato sono arrivato alla conclusione che tale approccio non dà alcun riconoscimento automatico "oggettivo" del contesto (in termini di discussione attuale) e nessun input-output "oggettivo". Si scopre solo che qualsiasi algoritmo sintonizzato su input perfetti produce tanti input cattivi quanti buoni. Questa è la natura del mercato. Forse però non ho trovato la parametrizzazione "giusta". Se lo trovi, possiamo riprendere la discussione :).
Per quanto riguarda l'ottimizzazione, ho l'impressione che tu la intenda solo come ottimizzazione nel tester. Sì, infatti, nel primo approccio è l'unico modo di ottimizzazione disponibile.
Tuttavia, secondo il mio nuovo credo, più soggettivo è, meglio è :) . Quindi il tuo post mi ha appena scaldato l'anima :).